論文の概要: Spatial-Temporal Identity: A Simple yet Effective Baseline for
Multivariate Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05233v1
- Date: Wed, 10 Aug 2022 09:25:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-11 12:58:56.941279
- Title: Spatial-Temporal Identity: A Simple yet Effective Baseline for
Multivariate Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: 空間的時間的アイデンティティ:多変量時系列予測のためのシンプルで効果的なベースライン
- Authors: Zezhi Shao, Zhao Zhang, Fei Wang, Wei Wei, Yongjun Xu
- Abstract要約: 我々は、STGNNほど強力だが、より簡潔で効率的なモデルを設計し、MTS予測の重要な要素について検討する。
本稿では,空間的,時間的両面におけるサンプルの不明瞭さを重要なボトルネックとみなし,MSS予測のための簡易かつ効果的なベースラインを提案する。
これらの結果から,STGNNに制限されることなく,サンプルの不明瞭さを解消できる限り,効率的かつ効率的なモデルを設計できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.84296081495185
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multivariate Time Series (MTS) forecasting plays a vital role in a wide range
of applications. Recently, Spatial-Temporal Graph Neural Networks (STGNNs) have
become increasingly popular MTS forecasting methods due to their
state-of-the-art performance. However, recent works are becoming more
sophisticated with limited performance improvements. This phenomenon motivates
us to explore the critical factors of MTS forecasting and design a model that
is as powerful as STGNNs, but more concise and efficient. In this paper, we
identify the indistinguishability of samples in both spatial and temporal
dimensions as a key bottleneck, and propose a simple yet effective baseline for
MTS forecasting by attaching Spatial and Temporal IDentity information (STID),
which achieves the best performance and efficiency simultaneously based on
simple Multi-Layer Perceptrons (MLPs). These results suggest that we can design
efficient and effective models as long as they solve the indistinguishability
of samples, without being limited to STGNNs.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列(MTS)予測は、幅広いアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
近年,Spatial-Temporal Graph Neural Networks (STGNN) は最先端の性能のため,MSS予測手法として人気が高まっている。
しかし、近年の作品は性能改善によって洗練されつつある。
この現象は、MSS予測の重要な要素を探求し、STGNNほど強力だがより簡潔で効率的であるモデルの設計を動機付けます。
本稿では,空間的および時間的次元における試料の識別性の欠如を重要ボトルネックとし,単純多層パーセプトロン(mlps)に基づく最適性能と効率を同時に達成する空間的および時間的同一性情報(stid)を付加することにより,mts予測のための簡易かつ効果的なベースラインを提案する。
これらの結果から,STGNNに制限されることなく,サンプルの不明瞭さを解消できる限り,効率的かつ効率的なモデルを設計できることが示唆された。
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