論文の概要: Deep Probabilistic Time Series Forecasting using Augmented Recurrent Input for Dynamic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05848v1
• Date: Thu, 3 Jun 2021 23:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 12:17:05.761903
• Title: Deep Probabilistic Time Series Forecasting using Augmented Recurrent Input for Dynamic Systems
• Title（参考訳）: Augmented Recurrent Input を用いた動的システムの深部確率的時系列予測
• Authors: Haitao Liu, Changjun Liu, Xiaomo Jiang, Xudong Chen, Shuhua Yang, Xiaofang Wang
• Abstract要約: 我々は、深部生成モデルと状態空間モデル(SSM)の両方の進歩を組み合わせて、新しいデータ駆動の深部確率的シーケンスモデルを考え出す。 特に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた変動配列モデルを構築するために、一般的なエンコーダデコーダ生成構造に従う。 トレーニングと予測の不整合を緩和するために,次のステップでハイブリッド出力を入力として使用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.319812075685956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The demand of probabilistic time series forecasting has been recently raised in various dynamic system scenarios, for example, system identification and prognostic and health management of machines. To this end, we combine the advances in both deep generative models and state space model (SSM) to come up with a novel, data-driven deep probabilistic sequence model. Specially, we follow the popular encoder-decoder generative structure to build the recurrent neural networks (RNN) assisted variational sequence model on an augmented recurrent input space, which could induce rich stochastic sequence dependency. Besides, in order to alleviate the issue of inconsistency between training and predicting as well as improving the mining of dynamic patterns, we (i) propose using a hybrid output as input at next time step, which brings training and predicting into alignment; and (ii) further devise a generalized auto-regressive strategy that encodes all the historical dependencies at current time step. Thereafter, we first investigate the methodological characteristics of the proposed deep probabilistic sequence model on toy cases, and then comprehensively demonstrate the superiority of our model against existing deep probabilistic SSM models through extensive numerical experiments on eight system identification benchmarks from various dynamic systems. Finally, we apply our sequence model to a real-world centrifugal compressor sensor data forecasting problem, and again verify its outstanding performance by quantifying the time series predictive distribution.
• Abstract（参考訳）: 確率的時系列予測の需要は、最近、システムの同定や、マシンの予測と健康管理など、様々な動的システムシナリオで高まっている。 この目的のために私たちは、深層生成モデルと状態空間モデル(ssm)の両方の進歩を組み合わせることで、新しいデータ駆動型深層確率シーケンスモデルを考え出す。 特に、一般的なエンコーダ・デコーダ生成構造に従い、拡張されたリカレント入力空間上にrecurrent neural networks(rnn)支援の変分シーケンスモデルを構築する。 さらに、トレーニングと予測の不整合の問題を緩和し、動的パターンのマイニングを改善するため、次のステップでハイブリッド出力を入力として使用し、トレーニングと予測をアライメント化することを提案し、さらに(ii)現在のステップにおけるすべての歴史的依存関係をエンコードする汎用的な自己回帰戦略を考案する。 その後,玩具ケースにおける深層確率列モデルの方法論的特徴を考察し,様々な力学系から得られた8種類のシステム同定ベンチマークを用いて,既存の深部確率列モデルに対するモデルの有効性を総合的に検証した。 最後に,実世界の遠心圧縮機センサデータ予測問題にシーケンスモデルを適用し,時系列予測分布を定量化し,その優れた性能を再度検証する。

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