Learnable Koopman-Enhanced Transformer-Based Time Series Forecasting with Spectral Control
可学习的Koopman增强变换器时间序列预测与频谱控制
机构 * Max Planck Institute of Geoanthropology（马克斯·普朗克地理人类学研究所） ； Department of Electrical Engineering and Information Technology, University of Naples（那不勒斯大学电气工程与信息学院）
专题命中 模型式强化学习 ：latent dynamics(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种统一的可学习Koopman算子参数化家族，结合线性动态系统理论与现代深度学习预测架构，通过四种可学习Koopman变体提升时间序列预测性能，展示了在多个时间跨度和片段长度下的优越偏误-方差权衡和可解释性。
