論文の概要: For2For: Learning to forecast from forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04601v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 03:06:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 11:57:28.317051
• Title: For2For: Learning to forecast from forecasts
• Title（参考訳）: For2For: 予測から予測を学ぶ
• Authors: Shi Zhao, Ying Feng
• Abstract要約: 本稿では,標準予測手法と機械学習モデルを組み合わせた時系列予測フレームワークを提案する。 M4コンペティションデータセットでテストされたこのアプローチは、四半期シリーズの全ての応募よりも優れており、月次シリーズの受賞アルゴリズム以外のすべてのものよりも正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6752182911522522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a time series forecasting framework which combines standard forecasting methods and a machine learning model. The inputs to the machine learning model are not lagged values or regular time series features, but instead forecasts produced by standard methods. The machine learning model can be either a convolutional neural network model or a recurrent neural network model. The intuition behind this approach is that forecasts of a time series are themselves good features characterizing the series, especially when the modelling purpose is forecasting. It can also be viewed as a weighted ensemble method. Tested on the M4 competition dataset, this approach outperforms all submissions for quarterly series, and is more accurate than all but the winning algorithm for monthly series.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,標準予測手法と機械学習モデルを組み合わせた時系列予測フレームワークを提案する。 機械学習モデルへの入力は遅延値や時系列機能ではなく、標準的な方法によって生成される予測である。 機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワークモデルまたはリカレントニューラルネットワークモデルのいずれかにすることができる。 このアプローチの背景にある直感は、特にモデリングの目的が予測されているときに、時系列の予測がシリーズを特徴づける良い特徴であるということである。 また、重み付けされたアンサンブル法と見なすこともできる。 m4コンペティションデータセットでテストされたこのアプローチは、四半期毎のシリーズのすべての応募を上回り、毎月のシリーズの勝利アルゴリズム以外よりも正確である。

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