論文の概要: Feature-weighted Stacking for Nonseasonal Time Series Forecasts: A Case Study of the COVID-19 Epidemic Curves

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08723v2
• Date: Fri, 20 Aug 2021 00:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-23 10:45:50.206139
• Title: Feature-weighted Stacking for Nonseasonal Time Series Forecasts: A Case Study of the COVID-19 Epidemic Curves
• Title（参考訳）: 時系列予測のための特徴重み付きスタックリング : COVID-19エピデミック曲線を事例として
• Authors: Pieter Cawood and Terence L. van Zyl
• Abstract要約: 本研究では,非シーズン時間帯での利用可能性について,予測におけるアンサンブル手法について検討する。 予備予測段階における予測能力を証明する2つの予測モデルと2つのメタ機能からなる重畳アンサンブルを用いて遅延データ融合を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We investigate ensembling techniques in forecasting and examine their potential for use in nonseasonal time-series similar to those in the early days of the COVID-19 pandemic. Developing improved forecast methods is essential as they provide data-driven decisions to organisations and decision-makers during critical phases. We propose using late data fusion, using a stacked ensemble of two forecasting models and two meta-features that prove their predictive power during a preliminary forecasting stage. The final ensembles include a Prophet and long short term memory (LSTM) neural network as base models. The base models are combined by a multilayer perceptron (MLP), taking into account meta-features that indicate the highest correlation with each base model's forecast accuracy. We further show that the inclusion of meta-features generally improves the ensemble's forecast accuracy across two forecast horizons of seven and fourteen days. This research reinforces previous work and demonstrates the value of combining traditional statistical models with deep learning models to produce more accurate forecast models for time-series from different domains and seasonality.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,新型コロナウイルスのパンデミックの初期に発生したような,季節的でない時系列での利用の可能性について,その予測手法について検討する。 重要なフェーズにおいて、組織や意思決定者にデータ駆動決定を提供するため、予測方法の改善が不可欠である。 予備予測段階における予測能力を証明する2つの予測モデルと2つのメタ機能の組み合わせを用いて,遅延データ融合を提案する。 最終的なアンサンブルには、ベースモデルとして予言と長期記憶(LSTM)ニューラルネットワークが含まれる。 ベースモデルは多層パーセプトロン(MLP)によって結合され、各ベースモデルの予測精度と最も高い相関を示すメタ特徴を考慮に入れられる。 さらに,メタ機能の導入により,一般的に7日から14日間の2つの予測地平線におけるアンサンブルの予測精度が向上することを示す。 本研究は,従来の統計モデルと深層学習モデルを組み合わせて,異なる領域と季節の時系列のより正確な予測モデルを作成することの価値を実証する。

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