TriTS：マルチモーダル視点からの時系列予測
arXiv cs.CV / 2026/4/21
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要点
- 本論文は、1D信号を時間・周波数・2Dビジョンの直交表現へ変換することで、長期時系列予測を行うマルチモーダル枠組みTriTSを提案しています。
- 1Dから2Dへの表現ボトルネックに対し、Period-Aware ReshapingとVisual Mamba（Vim）を用いて、計算量を線形に保ちながら周期をまたぐ依存関係を捉える工夫をしています。
- 周波数側ではMulti-Resolution Wavelet Mixing（MR-WM）により、非定常信号をトレンドとノイズに明示的に分離し、時間-周波数の局在化を高めます。
- 数値安定性のために時間領域のストリーミング線形ブランチを保持し、3つの表現を動的に融合して多様なデータ状況へ適応します。
- 複数のベンチマークで実験を行い、既存のビジョン系フォアキャスタよりパラメータ数と推論遅延を大幅に削減しつつ、最先端（SOTA）の予測性能を示しています。
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