预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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1 篇论文

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Sparse Tucker Decomposition and Graph Regularization for High-Dimensional Time Series Forecasting

Sijia Xia · Michael K. Ng · Xiongjun Zhang首次提交 2026-01-01 · 修订 2026-01-01 · v1arXiv预印本

高维时间序列预测的稀疏 Tucker 分解与图正则化AI 解读

Existing methods of vector autoregressive model for multivariate time series analysis make use of low-rank matrix approximation or Tucker decomposition to reduce the dimension of the over-parameterization issue. In this paper, we propose a sparse Tucker decomposition method with graph regularization for high-dimensional vector autoregressive time series. By stacking the time-series transition matrices into a third-order tensor, the sparse Tucker decomposition is employed to…

宏观 · 时间序列正则化与变量选择 VAR 与局部投影

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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