Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Trainable Reconciliation Method for Hierarchical Time-Series

論文の概要: A Trainable Reconciliation Method for Hierarchical Time-Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01329v1
Date: Tue, 5 Jan 2021 03:21:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-11 11:32:26.499722
Title: A Trainable Reconciliation Method for Hierarchical Time-Series
Title（参考訳）: 階層型時系列のトレーニング可能な再構成法
Authors: Davide Burba, Trista Chen
Abstract要約: エンコーダデコーダニューラルネットワークに基づく,新しい汎用的,柔軟かつ容易に実装可能な調整戦略を提案する。実世界の4つのデータセット上で本手法をテストすることにより,和解設定における既存手法の性能を継続的に到達または超えることを示す。
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: In numerous applications, it is required to produce forecasts for multiple time-series at different hierarchy levels. An obvious example is given by the supply chain in which demand forecasting may be needed at a store, city, or country level. The independent forecasts typically do not add up properly because of the hierarchical constraints, so a reconciliation step is needed. In this paper, we propose a new general, flexible, and easy-to-implement reconciliation strategy based on an encoder-decoder neural network. By testing our method on four real-world datasets, we show that it can consistently reach or surpass the performance of existing methods in the reconciliation setting.
Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションでは、異なる階層レベルで複数の時系列の予測を生成する必要がある。明らかな例として、需要予測が店、市、国レベルで必要となるサプライチェーンが挙げられる。独立した予測は通常、階層的な制約のために適切に加算されないため、和解のステップが必要である。本稿では,エンコーダ-デコーダニューラルネットワークに基づく汎用的,柔軟な,実装が容易な和解戦略を提案する。実世界の4つのデータセット上で本手法をテストすることにより,和解設定における既存手法の性能を継続的に到達または超えることを示す。

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