論文の概要: A Statistics and Deep Learning Hybrid Method for Multivariate Time
Series Forecasting and Mortality Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08618v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 04:44:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-18 05:50:39.147292
- Title: A Statistics and Deep Learning Hybrid Method for Multivariate Time
Series Forecasting and Mortality Modeling
- Title(参考訳): 多変量時系列予測と死亡予測モデルのための統計とディープラーニングハイブリッド手法
- Authors: Thabang Mathonsi and Terence L. van Zyl
- Abstract要約: Exponential Smoothing Recurrent Neural Network (ES-RNN)は、統計予測モデルとリカレントニューラルネットワークのハイブリッドである。
ES-RNNはMakridakis-4 Forecasting Competitionで絶対誤差を9.4%改善した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Hybrid methods have been shown to outperform pure statistical and pure deep
learning methods at forecasting tasks and quantifying the associated
uncertainty with those forecasts (prediction intervals). One example is
Exponential Smoothing Recurrent Neural Network (ES-RNN), a hybrid between a
statistical forecasting model and a recurrent neural network variant. ES-RNN
achieves a 9.4\% improvement in absolute error in the Makridakis-4 Forecasting
Competition. This improvement and similar outperformance from other hybrid
models have primarily been demonstrated only on univariate datasets.
Difficulties with applying hybrid forecast methods to multivariate data include
($i$) the high computational cost involved in hyperparameter tuning for models
that are not parsimonious, ($ii$) challenges associated with auto-correlation
inherent in the data, as well as ($iii$) complex dependency (cross-correlation)
between the covariates that may be hard to capture. This paper presents
Multivariate Exponential Smoothing Long Short Term Memory (MES-LSTM), a
generalized multivariate extension to ES-RNN, that overcomes these challenges.
MES-LSTM utilizes a vectorized implementation. We test MES-LSTM on several
aggregated coronavirus disease of 2019 (COVID-19) morbidity datasets and find
our hybrid approach shows consistent, significant improvement over pure
statistical and deep learning methods at forecast accuracy and prediction
interval construction.
- Abstract(参考訳): ハイブリッド手法は,タスク予測において純粋統計的・純粋深層学習法より優れ,それらの予測と関連する不確実性(予測間隔)を定量化することが示されている。
例として、統計予測モデルとリカレントニューラルネットワークのハイブリッドであるExponential Smoothing Recurrent Neural Network (ES-RNN)がある。
ES-RNN は Makridakis-4 Forecasting Competition において絶対誤差を 9.4 % 改善した。
この改良と他のハイブリッドモデルによる同様の性能は、主に単変量データセットでのみ実証されている。
多変量データにハイブリッド予測手法を適用することの難しさには、控えめでないモデルのハイパーパラメータチューニングに関わる高い計算コスト(i$)、データに固有の自己相関に関連する課題(ii$)、およびキャプチャが難しい可能性のある共変量間の複雑な依存性(クロス相関)が含まれる。
本稿では,ES-RNNの多変量拡張であるMES-LSTM(Multivarate Exponential Smoothing Long Short Term Memory)を提案する。
MES-LSTMはベクトル化実装を利用する。
我々は、2019年(新型コロナウイルス)のいくつかの集計された新型コロナウイルスの致死率データセットでMES-LSTMを試験し、我々のハイブリッドアプローチは、予測精度と予測間隔構築における純粋統計的および深層学習法よりも一貫性があり、有意な改善を示した。
関連論文リスト
- MGCP: A Multi-Grained Correlation based Prediction Network for Multivariate Time Series [54.91026286579748]
本稿では,マルチグラインド相関に基づく予測ネットワークを提案する。
予測性能を高めるために3段階の相関を同時に検討する。
注意機構に基づく予測器と条件判別器を用いて、粗い粒度の予測結果を最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-30T03:32:44Z) - MCDFN: Supply Chain Demand Forecasting via an Explainable Multi-Channel Data Fusion Network Model [0.0]
CNN,Long Short-Term Memory Network (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)を統合したハイブリッドアーキテクチャであるMulti-Channel Data Fusion Network (MCDFN)を紹介する。
我々の厳密なベンチマークは、MCDFNが他の7つのディープラーニングモデルより優れていることを示している。
本研究は,需要予測手法を進歩させ,MCDFNをサプライチェーンシステムに統合するための実践的ガイドラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T14:30:00Z) - Evaluating the effectiveness of predicting covariates in LSTM Networks for Time Series Forecasting [0.0]
本稿では,長期予測地平線に対して単純かつ極めて効果的であるRNNアーキテクチャと組み合わせた季節時間セグメントを用いた新しい手法を提案する。
その結果, ある条件下では, 目標変数と共変する条件下では, モデル全体の性能が向上することが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T09:51:25Z) - Deep Ensembles Meets Quantile Regression: Uncertainty-aware Imputation
for Time Series [49.992908221544624]
時系列データは、しばしば多くの欠落した値を示し、これは時系列計算タスクである。
従来の深層学習法は時系列計算に有効であることが示されている。
本研究では,不確実性のある高精度な計算を行う非生成時系列計算法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T05:52:30Z) - The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease
detection [51.697248252191265]
この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。
我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。
このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T10:40:41Z) - Structured Radial Basis Function Network: Modelling Diversity for
Multiple Hypotheses Prediction [51.82628081279621]
多重モード回帰は非定常過程の予測や分布の複雑な混合において重要である。
構造的放射基底関数ネットワークは回帰問題に対する複数の仮説予測器のアンサンブルとして提示される。
この構造モデルにより, このテッセルレーションを効率よく補間し, 複数の仮説対象分布を近似することが可能であることが証明された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T01:27:53Z) - Probabilistic AutoRegressive Neural Networks for Accurate Long-range
Forecasting [6.295157260756792]
確率的自己回帰ニューラルネットワーク(PARNN)について紹介する。
PARNNは、非定常性、非線形性、非調和性、長距離依存、カオスパターンを示す複雑な時系列データを扱うことができる。
本研究では,Transformers,NBeats,DeepARなどの標準統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルに対して,PARNNの性能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-01T17:57:36Z) - Statistics and Deep Learning-based Hybrid Model for Interpretable
Anomaly Detection [0.0]
ハイブリッド手法は、予測タスクと予測タスクの両方において、純粋統計的および純粋深層学習法より優れていることが示されている。
MES-LSTMは、これらの課題を克服する解釈可能な異常検出モデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T14:17:03Z) - ES-dRNN: A Hybrid Exponential Smoothing and Dilated Recurrent Neural
Network Model for Short-Term Load Forecasting [1.4502611532302039]
複雑な時系列(TS)のため、短期負荷予測(STLF)は困難である
本稿では,複数の季節性を扱うハイブリッド階層型ディープラーニングモデルを提案する。
指数スムージング(ES)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-05T19:38:42Z) - Trustworthy Multimodal Regression with Mixture of Normal-inverse Gamma
Distributions [91.63716984911278]
このアルゴリズムは、異なるモードの適応的統合の原理における不確かさを効率的に推定し、信頼できる回帰結果を生成する。
実世界のデータと実世界のデータの両方に対する実験結果から,多モード回帰タスクにおける本手法の有効性と信頼性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T14:28:12Z) - Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under
Covariate Shift [100.52588638477862]
後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。
前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-26T13:50:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。