論文の概要: Multi-step-ahead Prediction from Short-term Data by Delay-embedding-based Forecast Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07842v1
• Date: Sat, 16 May 2020 01:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 13:31:44.211692
• Title: Multi-step-ahead Prediction from Short-term Data by Delay-embedding-based Forecast Machine
• Title（参考訳）: 遅延埋め込み型フォアキャストマシンによる短期データからのマルチステップ予測
• Authors: Hao Peng, Pei Chen, Rui Liu
• Abstract要約: 本稿では,delay-Embedding-based Forecast Machine (DEFM)を提案する。 DEFMは、深層学習を用いて、短期力学から空間的およびシーケンシャルに関連付けられた情報を抽出する。 DEFMの有効性と精度は、代表モデルと6つの実世界のデータセットの両方に適用することで実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.316133273354065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Making accurate multi-step-ahead prediction for a complex system is a challenge for many practical applications, especially when only short-term time-series data are available. In this work, we proposed a novel framework, Delay-Embedding-based Forecast Machine (DEFM), to predict the future values of a target variable in an accurate and multi-step-ahead manner based on the high-dimensional short-term measurements. With a three-module spatiotemporal architecture, DEFM leverages deep learning to effectively extract both the spatially and sequentially associated information from the short-term dynamics even with time-varying parameters or additive noise. Being trained through a self-supervised scheme, DEFM well fits a nonlinear transformation that maps from the observed high-dimensional information to the delay embeddings of a target variable, thus predicting the future information. The effectiveness and accuracy of DEFM is demonstrated by applications on both representative models and six real-world datasets. The comparison with four traditional prediction methods exhibits the superiority and robustness of DEFM.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムに対して正確なマルチステップ予測を行うことは、特に短期的な時系列データしか利用できない場合、多くの実用的なアプリケーションにとって困難である。 本研究では,高次元短期計測に基づいて,対象変数の将来値を高精度かつ多段階的に予測する新しいフレームワークであるdelay-Embedding-based Forecast Machine (DEFM)を提案する。 3モジュール時空間アーキテクチャでは、DeFMは深層学習を利用して、時間的パラメータや付加雑音であっても、短時間のダイナミクスから空間的およびシーケンシャルに関連付けられた情報を効果的に抽出する。 自己教師型スキームによって訓練されたDEFMは、観測された高次元情報から対象変数の遅延埋め込みにマップする非線形変換によく適合し、将来の情報を予測する。 DEFMの有効性と精度は、代表モデルと6つの実世界のデータセットの両方に適用することで実証される。 従来の4つの予測手法との比較は, DEFMの優位性と堅牢性を示している。

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