論文の概要: Time Series Prediction by Multi-task GPR with Spatiotemporal Information Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12085v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 05:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 21:26:23.185019
• Title: Time Series Prediction by Multi-task GPR with Spatiotemporal Information Transformation
• Title（参考訳）: 時空間情報変換を用いたマルチタスクGPRによる時系列予測
• Authors: Peng Tao, Xiaohu Hao, Jie Cheng and Luonan Chen
• Abstract要約: MTGPRMachineと呼ばれる新しい手法を開発し、短時間の時系列から正確な予測を行う。 具体的には、まず、高次元/空間情報から任意の対象変数の時間的/動的情報に変換するために、複数のリンクされたSTIマッピングである特定のマルチタスクGPRを構築する。 MTGPRMachineが他の既存手法より優れていることを明らかに検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7144216461529216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Making an accurate prediction of an unknown system only from a short-term time series is difficult due to the lack of sufficient information, especially in a multi-step-ahead manner. However, a high-dimensional short-term time series contains rich dynamical information, and also becomes increasingly available in many fields. In this work, by exploiting spatiotemporal information (STI) transformation scheme that transforms such high-dimensional/spatial information to temporal information, we developed a new method called MT-GPRMachine to achieve accurate prediction from a short-term time series. Specifically, we first construct a specific multi-task GPR which is multiple linked STI mappings to transform high dimensional/spatial information into temporal/dynamical information of any given target variable, and then makes multi step-ahead prediction of the target variable by solving those STI mappings. The multi-step-ahead prediction results on various synthetic and real-world datasets clearly validated that MT-GPRMachine outperformed other existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 短時間の時系列のみから未知のシステムの正確な予測を行うことは、特に多段階的な方法で十分な情報がないため困難である。 しかし、高次元の短期時系列にはリッチな力学情報が含まれており、多くの分野で利用できるようになる。 本研究では,高次元/空間情報から時間情報へ変換する時空間情報(STI)変換方式を利用して,MT-GPRMachineと呼ばれる新しい手法を開発した。 具体的には、まず、複数のリンクされたSTIマッピングである特定のマルチタスクGPRを構築し、高次元/空間情報を任意の対象変数の時間的/動的情報に変換する。 MT-GPRMachineが他の既存手法よりも優れていたことを、様々な合成および実世界のデータセットで明らかに検証した。

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