Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting in multivariate irregularly sampled time series with missing values

論文の概要: Forecasting in multivariate irregularly sampled time series with missing values

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03398v1
Date: Mon, 6 Apr 2020 01:49:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 06:20:19.064105
Title: Forecasting in multivariate irregularly sampled time series with missing values
Title（参考訳）: 欠落値をもつ多変量不規則サンプル時系列の予測
Authors: Shivam Srivastava, Prithviraj Sen, Berthold Reinwald
Abstract要約: 予測には、適切な値だけでなく、不規則な時系列でその値がいつ発生するかを予測する必要がある。本研究では,値だけでなく,その発生時期を予測するためのアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.226874200791864
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Sparse and irregularly sampled multivariate time series are common in clinical, climate, financial and many other domains. Most recent approaches focus on classification, regression or forecasting tasks on such data. In forecasting, it is necessary to not only forecast the right value but also to forecast when that value will occur in the irregular time series. In this work, we present an approach to forecast not only the values but also the time at which they are expected to occur.
Abstract（参考訳）: ばらばらで不規則にサンプリングされた多変量時系列は、臨床、気候、金融、その他多くの領域で一般的である。最近のアプローチでは、分類、回帰、予測タスクに重点を置いている。予測では、適切な値を予測するだけでなく、不規則な時系列でその値がいつ発生するかを予測する必要がある。本研究では,値だけでなく,その発生時期を予測するためのアプローチを提案する。

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