预印本前沿

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Tensor Stochastic Regression for High-dimensional Time Series via CP Decomposition

Shibo Li · Yao Zheng首次提交 2025-06-07 · 修订 2025-06-07 · v1arXiv预印本

基于 CP 分解的高维时间序列张量随机回归AI 解读

As tensor-valued data become increasingly common in time series analysis, there is a growing need for flexible and interpretable models that can handle high-dimensional predictors and responses across multiple modes. We propose a unified framework for high-dimensional tensor stochastic regression based on CANDECOMP/PARAFAC (CP) decomposition, which encompasses vector, matrix, and tensor responses and predictors as special cases. Tensor autoregression naturally arises as a…

宏观 · 时间序列高维与机器学习预测与混频

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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