ddz16/TSFpaper

解決する問題

このプロジェクトは、時系列予測（TSF）および時空間予測（STF）に焦点を当てた400以上の学術論文を網羅した厳選読書リストを提供します。モデルタイプ、会議、特定の予測課題ごとに論文を整理することで、研究者や実務者が急速に成長する文献をナビゲートするのに役立ちます。

仕組み

このリポジトリは、研究論文の構造化されたインデックスとして機能します。各エントリは予測タイプ（単変量、多変量、時空間、または不規則）ごとに分類され、元の論文へのリンク、利用可能な場合はコード実装、時折の要約が含まれます。リストは継続的に更新され、トップ会議やarXivからの最新研究を取り入れ、大規模言語モデル（LLM）、状態空間モデル（Mamba）、時系列の基盤モデルなどの新興トピックをカバーしています。

対象読者

このリソースは、時系列予測研究のための集中した最新のリファレンスを必要とする学生、データサイエンティスト、機械学習研究者向けに設計されています。最先端のモデルを特定したり、ベンチマークデータセットを見つけたり、時系列における深層学習アプリケーションの現在の状況を理解したりする人々に特に役立ちます。

ハイライト

• TSFおよびSTFをカバーする400以上の分類された論文。
• LLM、Mamba/SSM、基盤モデルなどの新興トレンドに特化したセクション。
• 実用的な実装のための人気ツールキットとコードライブラリの厳選リスト。
• 単変量、多変量、時空間手法を含む予測タイプの明確な区別。
• 高被引用論文（🔥）と個人推薦（🌟）を識別する視覚マーカー。