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/2106.02329v3
• Date: Fri, 10 Jan 2025 03:00:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 00:13:52.463295
• 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, Hanqiu Peng, Ying Chen,
• Abstract要約: 我々はDeep Switching State Space Model(DS$3$M)として知られる新しいモデリングフレームワークを紹介する。 このフレームワークは、動的に隠された不規則な状態を特定しながら、そのような時系列の正確な予測を行うように設計されている。 本研究は,DS$3$Mの短期および長期の予測テストを通じて,シミュレーションおよび実世界の幅広いデータセット上でのDS$3$Mの有効性とレギュラー識別能力を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8579459256051316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern time series data often display complex nonlinear dependencies along with irregular regime-switching behaviors. These features present technical challenges in modeling, inference, and in offering insightful understanding into the underlying stochastic phenomena. To tackle these challenges, we introduce a novel modeling framework known as the Deep Switching State Space Model (DS$^3$M). This framework is engineered to make accurate forecasts for such time series while adeptly identifying the irregular regimes hidden within the dynamics. These identifications not only have significant economic ramifications but also contribute to a deeper understanding of the underlying phenomena. In DS$^3$M, the architecture employs discrete latent variables to represent regimes and continuous latent variables to account for random driving factors. By melding a Recurrent Neural Network (RNN) with a nonlinear Switching State Space Model (SSSM), we manage to capture the nonlinear dependencies and irregular regime-switching behaviors, governed by a Markov chain and parameterized using multilayer perceptrons. We validate the effectiveness and regime identification capabilities of DS$^3$M through short- and long-term forecasting tests on a wide array of simulated and real-world datasets, spanning sectors such as healthcare, economics, traffic, meteorology, and energy. Experimental results reveal that DS$^3$M outperforms several state-of-the-art models in terms of forecasting accuracy, while providing meaningful regime identifications.
• Abstract（参考訳）: 現代の時系列データは、しばしば不規則な規則スイッチング動作とともに複雑な非線形依存を示す。 これらの特徴は、モデリング、推論、および基礎となる確率的現象に関する洞察に富んだ理解を提供することにおける技術的な課題を示す。 これらの課題に対処するため、我々はDeep Switching State Space Model (DS$^3$M)と呼ばれる新しいモデリングフレームワークを導入する。 このフレームワークは、動的に隠された不規則な状態を特定しながら、そのような時系列の正確な予測を行うように設計されている。 これらの同定は、経済的に重大な影響をもたらすだけでなく、基礎となる現象のより深い理解にも寄与する。 DS$^3$M では、アーキテクチャは離散潜在変数を用いてレジームと連続潜在変数を表現し、ランダムな駆動要因を考慮に入れている。 非線形スイッチング状態空間モデル(SSSM)でリカレントニューラルネットワーク(RNN)を融合することにより、マルコフ連鎖によって制御され、多層パーセプトロンを用いてパラメータ化される非線形依存や不規則な状態スイッチング動作を捕捉する。 我々は、医療、経済、交通、気象学、エネルギーといった分野にまたがる様々なシミュレーションおよび実世界のデータセットの短期および長期予測テストを通じて、DS$^3$Mの有効性と制度識別能力を検証する。 実験結果から,DS$^3$Mは予測精度においていくつかの最先端モデルより優れ,かつ有意義なレシフィケーション識別を提供することがわかった。

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