論文の概要: Deep Switching State Space Model (DS$^3$M) for Nonlinear Time Series Forecasting with Regime Switching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02329v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 08:25:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-07 14:51:59.199339
• Title: Deep Switching State Space Model (DS$^3$M) for Nonlinear Time Series Forecasting with Regime Switching
• Title（参考訳）: レジームスイッチングによる非線形時系列予測のためのDeep Switching State Space Model (DS$^3$M)
• Authors: Xiuqin Xu, Ying Chen
• Abstract要約: 本稿では,非線形時系列の効率的な推測と予測を行うための切替状態空間モデル(DS$3$M)を提案する。 レギュラー間のスイッチングは、離散変数と連続変数の両方によって、繰り返しニューラルネットワークによって捉えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3970049571884204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a deep switching state space model (DS$^3$M) for efficient inference and forecasting of nonlinear time series with irregularly switching among various regimes. The switching among regimes is captured by both discrete and continuous latent variables with recurrent neural networks. The model is estimated with variational inference using a reparameterization trick. We test the approach on a variety of simulated and real datasets. In all cases, DS$^3$M achieves competitive performance compared to several state-of-the-art methods (e.g. GRU, SRNN, DSARF, SNLDS), with superior forecasting accuracy, convincing interpretability of the discrete latent variables, and powerful representation of the continuous latent variables for different kinds of time series. Specifically, the MAPE values increase by 0.09\% to 15.71\% against the second-best performing alternative models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非線形時系列の効率良く予測し,様々なレジーム間で不規則に切替を行うためのディープスイッチング状態空間モデル(ds$^3$m)を提案する。 レジーム間のスイッチングは、リカレントニューラルネットワークを持つ離散変数と連続潜在変数の両方でキャプチャされる。 モデルは、再パラメータ化トリックを用いて変分推論により推定される。 我々は、様々なシミュレーションと実際のデータセットでアプローチをテストする。 いずれの場合も、DS$^3$Mはいくつかの最先端の手法(例えば)と比較して競争性能が向上する。 gru, srnn, dsarf, snlds) は予測精度が優れ, 離散的潜在変数の解釈可能性, 連続的潜在変数の様々な時系列に対する強力な表現が得られた。 具体的には、MAPEの値が2番目に高い代替モデルに対して 0.09 % から 15.71 % に増加する。

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