論文の概要: A data filling methodology for time series based on CNN and (Bi)LSTM neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09994v1
• Date: Thu, 21 Apr 2022 09:40:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-22 20:19:08.059225
• Title: A data filling methodology for time series based on CNN and (Bi)LSTM neural networks
• Title（参考訳）: CNNと(Bi)LSTMニューラルネットワークに基づく時系列データ充足手法
• Authors: Kostas Tzoumpas (1) and Aaron Estrada (1) and Pietro Miraglio (2) and Pietro Zambelli (1) ((1) Eurac Research - Institute for Renewable Energy, Bolzano, Italy (2) Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici, Bologna, Italy)
• Abstract要約: イタリア・ボルツァーノの監視アパートから得られた時系列データギャップを埋めるための2つのDeep Learningモデルを開発した。 提案手法は, 変動するデータの性質を把握し, 対象時系列の再構成に優れた精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the process of collecting data from sensors, several circumstances can affect their continuity and validity, resulting in alterations of the data or loss of information. Although classical methods of statistics, such as interpolation-like techniques, can be used to approximate the missing data in a time series, the recent developments in Deep Learning (DL) have given impetus to innovative and much more accurate forecasting techniques. In the present paper, we develop two DL models aimed at filling data gaps, for the specific case of internal temperature time series obtained from monitored apartments located in Bolzano, Italy. The DL models developed in the present work are based on the combination of Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory Neural Networks (LSTMs), and Bidirectional LSTMs (BiLSTMs). Two key features of our models are the use of both pre- and post-gap data, and the exploitation of a correlated time series (the external temperature) in order to predict the target one (the internal temperature). Our approach manages to capture the fluctuating nature of the data and shows good accuracy in reconstructing the target time series. In addition, our models significantly improve the already good results from another DL architecture that is used as a baseline for the present work.
• Abstract（参考訳）: センサからデータを集める過程において、いくつかの状況がデータの連続性と妥当性に影響し、データの変更や情報の喪失につながる。 補間的手法のような古典的な統計手法は、時系列における欠落したデータを近似するために用いられるが、近年のDeep Learning(DL)の発展は、革新的でより正確な予測技術への衝動を与えている。 本稿では,イタリア・ボルザーノの監視住宅から得られた内部温度時系列の具体的な事例について,データギャップを埋めるための2つのDLモデルを構築した。 本研究で開発されたDLモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Long Short-Term Memory Neural Networks(LSTM)、Bidirectional LSTMs(BiLSTM)の組み合わせに基づいている。 我々のモデルの2つの重要な特徴は、前と後の両方のデータを使用することと、対象データ(内部温度)を予測するために相関時系列(外部温度)を利用することである。 提案手法は, 変動するデータの性質を把握し, 対象時系列の再構成に優れた精度を示す。 さらに、我々のモデルは、現在の作業のベースラインとして使用される別のDLアーキテクチャによる、既に良い結果を大幅に改善します。

関連論文リスト

• Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting [61.021413959988216]
  時系列予測は、エネルギー消費予測、病気の伝染モニタリング、天気予報など、様々な実世界の応用において重要な役割を果たす。 既存のほとんどのメソッドは、分散デバイスから中央クラウドサーバに大量のデータを収集する、集中的なトレーニングパラダイムに依存しています。 本稿では,情報合成データを補助的知識キャリアとして生成することにより,データの均一性に対処する新しいフレームワークであるFed-TRENDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T04:56:45Z)
• Improving age prediction: Utilizing LSTM-based dynamic forecasting for data augmentation in multivariate time series analysis [16.91773394335563]
  本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた動的予測を利用したデータ拡張検証フレームワークを提案する。 これらの拡張データセットの有効性を、時系列年齢予測タスク用に設計された様々なディープラーニングモデルを用いて、元のデータと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T22:47:26Z)
• Continuous time recurrent neural networks: overview and application to forecasting blood glucose in the intensive care unit [56.801856519460465]
  連続時間自己回帰リカレントニューラルネットワーク(Continuous Time Autoregressive Recurrent Neural Network, CTRNN)は、不規則な観測を考慮に入れたディープラーニングモデルである。 重篤なケア環境下での血糖値の確率予測へのこれらのモデルの適用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T09:39:06Z)
• Online Evolutionary Neural Architecture Search for Multivariate Non-Stationary Time Series Forecasting [72.89994745876086]
  本研究は、オンラインニューロ進化に基づくニューラルアーキテクチャサーチ(ONE-NAS)アルゴリズムを提案する。 ONE-NASは、オンライン予測タスクのためにリカレントニューラルネットワーク(RNN)を自動設計し、動的にトレーニングする新しいニューラルネットワーク探索手法である。 その結果、ONE-NASは従来の統計時系列予測法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T22:25:47Z)
• An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for storm surge predictions [73.4962254843935]
  本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。 本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z)
• Deep Generative model with Hierarchical Latent Factors for Time Series Anomaly Detection [40.21502451136054]
  本研究は、時系列異常検出のための新しい生成モデルであるDGHLを提示する。 トップダウンの畳み込みネットワークは、新しい階層的な潜在空間を時系列ウィンドウにマッピングし、時間ダイナミクスを利用して情報を効率的にエンコードする。 提案手法は,4つのベンチマーク・データセットにおいて,現在の最先端モデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-15T17:19:44Z)
• Closed-form Continuous-Depth Models [99.40335716948101]
  連続深度ニューラルモデルは高度な数値微分方程式解法に依存している。 我々は,CfCネットワークと呼ばれる,記述が簡単で,少なくとも1桁高速な新しいモデル群を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:08:51Z)
• CARRNN: A Continuous Autoregressive Recurrent Neural Network for Deep Representation Learning from Sporadic Temporal Data [1.8352113484137622]
  本稿では,散発データにおける複数の時間的特徴をモデル化するための新しい深層学習モデルを提案する。 提案モデルはCARRNNと呼ばれ、時間ラグによって変調されたニューラルネットワークを用いてエンドツーエンドにトレーニング可能な一般化された離散時間自己回帰モデルを使用する。 アルツハイマー病進行モデルおよび集中治療単位(ICU)死亡率予測のためのデータを用いて,多変量時系列回帰タスクに適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T12:43:44Z)
• Improving Neural Networks for Time Series Forecasting using Data Augmentation and AutoML [0.0]
  本稿では,ニューラルネットワークの性能を大幅に向上させるデータ拡張手法を提案する。 これは、Neural Architecture Searchのような自動機械学習技術を組み合わせることで、与えられた時系列に最適なニューラルネットワークを見つけるのに役立つことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T19:20:49Z)
• Deep Cellular Recurrent Network for Efficient Analysis of Time-Series Data with Spatial Information [52.635997570873194]
  本研究では,空間情報を用いた複雑な多次元時系列データを処理するための新しいディープセルリカレントニューラルネットワーク(DCRNN)アーキテクチャを提案する。 提案するアーキテクチャは,文献に比較して,学習可能なパラメータをかなり少なくしつつ,最先端の性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T20:08:18Z)
• Progressive Growing of Neural ODEs [7.558546277131641]
  本研究では,長期連続予測のためのNODEの漸進的学習パラダイムを提案する。 具体的には、カリキュラム学習の原則に従って、トレーニングが進むにつれて、データとネットワーク容量の複雑さが徐々に増大する。 合成データと実交通データ(PeMSベイエリア交通データ)を併用した実験により,バニラノードの性能を64%以上改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-08T01:15:01Z)

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。