POEM: Phase-Aware $\mathrm{SO}(2)$ Feature Rotation for Time Series Forecasting Under Periodicity Drift
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Deep learning has advanced time series forecasting, but periodicity drift, in which cycle timing and phase vary over time, remains a challenging problem. Existing methods predominantly model these sequences on fixed time grids, suffering from a limited ability to accommodate phase-related variation. To address this limitation, we propose \textbf{POEM}, a phase-aware forecasting framework based on latent feature rotation using the special orthogonal group in two dimensions, denoted by $\mathrm{SO}(2)$. POEM aims to reduce the phase-related variability by learning a phase-correction coordinate and applying an invertible $\mathrm{SO}(2)$-based rotation to paired latent features. To extrapolate this correction coordinate, Directional Phase Increment Attention (DPIA) retrieves historical phase increments from similar temporal contexts and integrates them into future phase corrections. Experiments demonstrate that POEM achieves competitive performance, while qualitative visualizations suggest that the learned phase-aware transformation makes latent trajectories more regular.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
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Zhejiang University of Technology State Key Lab of CAD&CG pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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State Key Lab of CAD&CG — Zhejiang University of Technology, State Key Laboratory of Chemical Engineering et Zhejiang University, avec 1 autre affiliation.
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