論文の概要: Predicting the Future is like Completing a Painting!

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04750v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 20:48:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 23:57:50.559988
• Title: Predicting the Future is like Completing a Painting!
• Title（参考訳）: 未来予測は絵画を完成させるようなものです!
• Authors: Nadir Maaroufi, Mehdi Najib, Mohamed Bakhouya
• Abstract要約: 本稿では,FM2I ( Image Inpainting) による画像補完に基づく新しい予測手法について紹介する。 精度の面では顕著な成果を上げており、最高のM3予測手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article is an introductory work towards a larger research framework relative to Scientific Prediction. It is a mixed between science and philosophy of science, therefore we can talk about Experimental Philosophy of Science. As a first result, we introduce a new forecasting method based on image completion, named Forecasting Method by Image Inpainting (FM2I). In fact, time series forecasting is transformed into fully images- and signal-based processing procedures. After transforming a time series data into its corresponding image, the problem of data forecasting becomes essentially a problem of image inpainting problem, i.e., completing missing data in the image. An extensive experimental evaluation is conducted using a large dataset proposed by the well-known M3-competition. Results show that FM2I represents an efficient and robust tool for time series forecasting. It has achieved prominent results in terms of accuracy and outperforms the best M3 forecasting methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿は, 科学的予測に対するより大きな研究枠組みに向けた入門研究である。 科学と科学の哲学の混合であり、科学の実験哲学について語ることができる。 まず,画像の完成度に基づく新たな予測手法であるfm2i(image inpainting)を提案する。 実際、時系列予測は完全な画像および信号ベースの処理手順に変換される。 時系列データを対応する画像に変換すると、データ予測の問題は本質的に画像の塗装問題、すなわち画像の欠落したデータを補完する問題となる。 有名なm3-competitionによって提案された大規模データセットを用いて広範な実験評価を行った。 その結果,FM2Iは時系列予測のための効率的かつ堅牢なツールであることがわかった。 精度で顕著な結果が得られ、最高のM3予測法よりも優れています。

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