論文の概要: fETSmcs: Feature-based ETS model component selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12882v1
- Date: Sun, 26 Jun 2022 13:52:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 13:56:10.045796
- Title: fETSmcs: Feature-based ETS model component selection
- Title（参考訳）: fETSmcs: 機能ベースのETSモデルコンポーネントの選択
- Authors: Lingzhi Qi and Xixi Li and Qiang Wang and Suling Jia
- Abstract要約: シミュレーションデータに基づく分類器の訓練によるETSモデル選択の効率的な手法を提案し, 与えられた時系列に対する適切なモデル成分の予測を行う。
提案手法は,広く使用されている予測競合データセットM4に対して,点予測と予測間隔の両面から評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.99236558175168
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The well-developed ETS (ExponenTial Smoothing or Error, Trend, Seasonality)
method incorporating a family of exponential smoothing models in state space
representation has been widely used for automatic forecasting. The existing ETS
method uses information criteria for model selection by choosing an optimal
model with the smallest information criterion among all models fitted to a
given time series. The ETS method under such a model selection scheme suffers
from computational complexity when applied to large-scale time series data. To
tackle this issue, we propose an efficient approach for ETS model selection by
training classifiers on simulated data to predict appropriate model component
forms for a given time series. We provide a simulation study to show the model
selection ability of the proposed approach on simulated data. We evaluate our
approach on the widely used forecasting competition data set M4, in terms of
both point forecasts and prediction intervals. To demonstrate the practical
value of our method, we showcase the performance improvements from our approach
on a monthly hospital data set.
- Abstract（参考訳）: ETS(ExponenTial Smoothing or Error, Trend, Seasonality)法は, 状態空間表現に指数的滑らか化モデル群を組み込んだ手法として, 自動予測に広く用いられている。
既存のets法は、与えられた時系列に適合する全てのモデルの中で最小の情報基準を持つ最適モデルを選択することにより、モデル選択のための情報基準を用いる。
このようなモデル選択方式下でのETS法は,大規模時系列データに適用した場合,計算複雑性に悩まされる。
この問題に対処するために,シミュレーションデータに基づく分類器を訓練し,与えられた時系列に対する適切なモデルコンポーネントフォームを予測することで,ETSモデル選択のための効率的なアプローチを提案する。
本研究では,シミュレーションデータに対する提案手法のモデル選択能力を示すシミュレーション研究を行う。
提案手法は, 点予測と予測間隔の両面から, 広く使用されている予測競合データセットM4に対するアプローチを評価する。
本手法の実用的価値を示すため,毎月の病院データに対するアプローチによる性能改善について紹介する。
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