論文の概要: Probabilistic Hierarchical Forecasting with Deep Poisson Mixtures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13179v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 18:02:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 11:40:49.846591
• Title: Probabilistic Hierarchical Forecasting with Deep Poisson Mixtures
• Title（参考訳）: 深いポアソン混合による確率的階層予測
• Authors: Kin G. Olivares and Nganba Meetei and Ruijun Ma and Rohan Reddy and Mengfei Cao
• Abstract要約: 階層的予測問題は、時系列が群構造を構成するときに起こり、その予測に対する集合と非集合コヒーレンス制約を自然に定義する。 本研究では,確率的,一貫性のある予測を生成できる新しい予測表現であるPoisson Mixture Mesh(PMM)について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Hierarchical forecasting problems arise when time series compose a group structure that naturally defines aggregation and disaggregation coherence constraints for the predictions. In this work, we explore a new forecast representation, the Poisson Mixture Mesh (PMM), that can produce probabilistic, coherent predictions; it is compatible with the neural forecasting innovations, and defines simple aggregation and disaggregation rules capable of accommodating hierarchical structures, unknown during its optimization. We performed an empirical evaluation to compare the PMM \ to other hierarchical forecasting methods on Australian domestic tourism data, where we obtain a 20 percent relative improvement.
• Abstract（参考訳）: 階層的予測問題は、時系列が、予測に対する集約と分散コヒーレンス制約を自然に定義するグループ構造を構成するときに生じる。 本研究では,新しい予測表現であるポアソン混合メッシュ(poisson mixed mesh, pmm)を探索し,確率的かつコヒーレントな予測を生成する。 オーストラリア国内観光データにおいて,PMMを他の階層的予測手法と比較する実験的な評価を行い,20%の相対的な改善を得た。

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