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ICML2026
ICML2026
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SEER框架处理噪声、缺失和偏移的时间序列数据
研究人员推出SEER，一个基于Transformer的框架，旨在增强时间序列预测的鲁棒性。SEER通过采用自动化的补丁增强和替换策略，解决了噪声、异常、缺失值和分布偏移等常见数据质量问题。这种方法允许对各种低质量时间序列数据进行统一建模，旨在提高在数据不完美现实工业应用中的预测准确性和稳定性。
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论文认为时间序列建模需要动力学系统视角
一篇新的立场论文提出，时间序列建模应采用动力学系统视角来推动该领域的发展。作者认为，大多数时间序列源于潜在的动力学系统，认识到这一点有助于解决当前预测和泛化方面的局限性。他们建议关注动力学系统重构（DSR）训练技术，在动力学系统模拟上预训练模型，并重新考虑使用Transformer，转而采用现代RNN来捕捉时间动态。该论文还强调了解决拓扑变化和利用通用动力学系统特性以更机制化地理解时间序列的重要性。