論文の概要: A Strong Baseline for Weekly Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08158v1
• Date: Fri, 16 Oct 2020 04:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 19:55:32.006902
• Title: A Strong Baseline for Weekly Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 週次時系列予測のための強固なベースライン
• Authors: Rakshitha Godahewa, Christoph Bergmeir, Geoffrey I. Webb, Pablo Montero-Manso
• Abstract要約: 本稿では,この領域の強力なベースラインとして使用できる予測手法を提案する。 本手法では,週間データ予測に適した4つのベース予測モデルを用いる。 本研究では,6つのデータセットを対象とした週次予測モデルに対して,提案手法の性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5513221781395465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many businesses and industries require accurate forecasts for weekly time series nowadays. The forecasting literature however does not currently provide easy-to-use, automatic, reproducible and accurate approaches dedicated to this task. We propose a forecasting method that can be used as a strong baseline in this domain, leveraging state-of-the-art forecasting techniques, forecast combination, and global modelling. Our approach uses four base forecasting models specifically suitable for forecasting weekly data: a global Recurrent Neural Network model, Theta, Trigonometric Box-Cox ARMA Trend Seasonal (TBATS), and Dynamic Harmonic Regression ARIMA (DHR-ARIMA). Those are then optimally combined using a lasso regression stacking approach. We evaluate the performance of our method against a set of state-of-the-art weekly forecasting models on six datasets. Across four evaluation metrics, we show that our method consistently outperforms the benchmark methods by a considerable margin with statistical significance. In particular, our model can produce the most accurate forecasts, in terms of mean sMAPE, for the M4 weekly dataset.
• Abstract（参考訳）: 今日では多くの企業や産業が毎週の時系列の正確な予測を必要としている。 しかし、現在、予測文献は、このタスク専用の、使いやすさ、自動性、再現性、正確なアプローチを提供していない。 本稿では,最先端の予測技術,予測組み合わせ,グローバルモデリングを活用して,この領域の強力なベースラインとして使用できる予測手法を提案する。 提案手法では,グローバルリカレントニューラルネットワークモデル,Theta,Trigonometric Box-Cox ARMA Trends Seasonal (TBATS),Dynamic Harmonic Regression ARIMA (DHR-ARIMA) の4つのベース予測モデルを用いた。 それらは、ラッソ回帰積み重ねアプローチを使って最適に結合される。 提案手法の性能を,6つのデータセットを用いた最先端の週次予測モデルに対して評価する。 4つの評価指標において,本手法は統計的に有意な差でベンチマーク手法を一貫して上回っていることを示す。 特に、我々のモデルは、M4週間データセットに対して、平均sMAPEで最も正確な予測を生成することができる。

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