論文の概要: Distributional Drift Adaptation with Temporal Conditional Variational Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00654v4
- Date: Tue, 2 Apr 2024 06:58:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 14:21:15.345325
- Title: Distributional Drift Adaptation with Temporal Conditional Variational Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: 多変量時系列予測のための時間条件変分オートエンコーダによる分布ドリフト適応
- Authors: Hui He, Qi Zhang, Kun Yi, Kaize Shi, Zhendong Niu, Longbing Cao,
- Abstract要約: 本稿では,時間経過に伴う動的分布依存をモデル化するための時間的条件変動自動符号化(TCVAE)を提案する。
TCVAEは、依存関係を時間的条件分布として推論し、潜伏変数を活用する。
現状のMTS予測ベースラインに対して,TCVAEの強靭性と有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.206310481507565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the non-stationary nature, the distribution of real-world multivariate time series (MTS) changes over time, which is known as distribution drift. Most existing MTS forecasting models greatly suffer from distribution drift and degrade the forecasting performance over time. Existing methods address distribution drift via adapting to the latest arrived data or self-correcting per the meta knowledge derived from future data. Despite their great success in MTS forecasting, these methods hardly capture the intrinsic distribution changes, especially from a distributional perspective. Accordingly, we propose a novel framework temporal conditional variational autoencoder (TCVAE) to model the dynamic distributional dependencies over time between historical observations and future data in MTSs and infer the dependencies as a temporal conditional distribution to leverage latent variables. Specifically, a novel temporal Hawkes attention mechanism represents temporal factors subsequently fed into feed-forward networks to estimate the prior Gaussian distribution of latent variables. The representation of temporal factors further dynamically adjusts the structures of Transformer-based encoder and decoder to distribution changes by leveraging a gated attention mechanism. Moreover, we introduce conditional continuous normalization flow to transform the prior Gaussian to a complex and form-free distribution to facilitate flexible inference of the temporal conditional distribution. Extensive experiments conducted on six real-world MTS datasets demonstrate the TCVAE's superior robustness and effectiveness over the state-of-the-art MTS forecasting baselines. We further illustrate the TCVAE applicability through multifaceted case studies and visualization in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: 非定常的な性質のため、実世界の多変量時系列(MTS)の分布は時間とともに変化し、分布ドリフトとして知られる。
既存のMSS予測モデルのほとんどは、分布のドリフトに悩まされ、時間とともに予測性能が低下する。
既存の方法では、最新の到着データへの適応や、将来のデータから派生したメタ知識による自己修正によって、分布のドリフトに対処する。
MTS予測において大きな成功を収めたにもかかわらず、これらの手法は本質的な分布変化、特に分布の観点からはほとんど捉えられていない。
そこで本研究では,過去の観測データとMSSの将来のデータとの時間的依存性をモデル化し,その依存性を時間的条件分布として推定し,潜時変数を活用するための新しいフレームワークTCVAEを提案する。
具体的には、新しい時間的ホークス注意機構は、後続のフィードフォワードネットワークに供給される時間的要因を表現し、潜伏変数のガウス分布を推定する。
時間的因子の表現は、ゲートアテンション機構を利用してトランスフォーマーベースのエンコーダとデコーダの構造を分散変化に動的に調整する。
さらに,時間的条件分布のフレキシブルな推論を容易にするために,前ガウス分布を複雑かつ自由な分布に変換するための条件付き連続正規化フローを導入する。
6つの実世界のMSSデータセットで実施された大規模な実験は、TCVAEが最先端のMSS予測ベースラインよりも優れた堅牢性と有効性を示している。
さらに、実世界のシナリオにおける多面的ケーススタディと可視化を通して、TCVAEの適用性について説明する。
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