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时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。
LoFT-LLM: Low-Frequency Time-Series Forecasting with Large Language Models
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Rapid Augmentations for Time Series (RATS): A High-Performance Library for Time Series Augmentation
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Domain Generalization for Time Series: Enhancing Drilling Regression Models for Stick-Slip Index Prediction
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STReasoner: Empowering LLMs for Spatio-Temporal Reasoning in Time Series via Spatial-Aware Reinforcement Learning
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CaTS-Bench: Can Language Models Describe Time Series?
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SpikySpace: A Spiking State Space Model for Energy-Efficient Time Series Forecasting
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CSAI: Conditional Self-Attention Imputation for Healthcare Time-series
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Rationale-Grounded In-Context Learning for Time Series Reasoning with Multimodal Large Language Models
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A Novel Multiple Imputation Approach For Parameter Estimation in Observation-Driven Time Series Models With Missing Data
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Horizon Activation Mapping for Neural Networks in Time Series Forecasting
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Multivariate Time-series Anomaly Detection via Dynamic Model Pool & Ensembling
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ReNF: Rethinking the Design Space of Neural Long-Term Time Series Forecasters
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VARTS: A Tool for the Visualization and Analysis of Representative Time Series Data
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Evo-TFS: Evolutionary Time-Frequency Domain-Based Synthetic Minority Oversampling Approach to Imbalanced Time Series Classification
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Reduced-Rank Autoregressive Model for High-Dimensional Multivariate Network Time Series
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参考链接
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