論文の概要: Transferable Time-Series Forecasting under Causal Conditional Shift
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03422v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 11:50:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-08 15:48:01.927780
- Title: Transferable Time-Series Forecasting under Causal Conditional Shift
- Title（参考訳）: 因果条件シフト下での転送可能な時系列予測
- Authors: Zijian Li, Ruichu Cai, Tom Z.J Fu, Kun Zhang
- Abstract要約: 本稿では,時系列予測のためのテキストカラーブラックセミ教師付きドメイン適応の問題に焦点をあてる。
提案手法は,クロスドメインのtextitGranger Causality を検出するだけでなく,クロスドメインの時系列予測問題にも対処できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.646660193427934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on the problem of \textcolor{black}{semi-supervised}
domain adaptation for time-series forecasting, which is an easily neglected but
challenging problem due to the changeable and complex conditional dependencies.
In fact, these domain-specific conditional dependencies are mainly led by the
data offset, the time lags, and the variant data distribution. In order to cope
with this problem, we analyze the variational conditional dependencies in
time-series data and consider that the causal structures are stable among
different domains, and further raise the causal conditional shift assumption.
Enlightened by this assumption, we consider the causal generation process for
time-series data and devise an end-to-end model for transferable time-series
forecasting. The proposed method can not only discover the cross-domain
\textit{Granger Causality} but also address the cross-domain time-series
forecasting problem. It can even provide the interpretability of the predicted
results to some extent. We further theoretically analyze the superiority of the
proposed methods, where the generalization error on the target domain is not
only bounded by the empirical risks on the source and target domains but also
by the similarity between the causal structures from different domains.
Experimental results on both synthetic and real data demonstrate the
effectiveness of the proposed method for transferable time-series forecasting.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,時間系列予測における {textcolor{black}{semi-supervised} ドメイン適応の問題に焦点をあてる。
実際、これらのドメイン固有の条件依存は主にデータオフセット、タイムラグ、および変動データ分散によって導かれる。
この問題に対処するために,時系列データにおける変分条件依存性を分析し,その因果構造が異なる領域間で安定であると考え,さらに因果条件シフトの仮定を提起する。
この仮定に照らし合わせて,時系列データの因果生成過程を考察し,転送可能な時系列予測のためのエンドツーエンドモデルを提案する。
提案手法は、クロスドメイン \textit{Granger Causality} だけでなく、クロスドメインの時系列予測問題にも対処できる。
また、予測された結果のある程度の解釈性も提供できる。
さらに、提案手法の優位性を理論的に分析し、対象領域上の一般化誤差は、ソースとターゲット領域に対する経験的リスクだけでなく、異なるドメインの因果構造間の類似性によっても制限される。
合成データと実データの両方の実験結果から,転送可能な時系列予測法の有効性が示された。
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