論文の概要: CRU: A Novel Neural Architecture for Improving the Predictive Performance of Time-Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16653v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 00:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 16:23:25.716999
• Title: CRU: A Novel Neural Architecture for Improving the Predictive Performance of Time-Series Data
• Title（参考訳）: cru: 時系列データの予測性能を改善するための新しいニューラルネットワーク
• Authors: Sunghyun Sim, Dohee Kim, Hyerim Bae
• Abstract要約: 我々は,ニューラルネットワーク内で時系列分解を行うことができる相関再帰ユニット(CRU)と呼ばれる新しいニューラルアーキテクチャを提案する。 その結果,長期・短期予測性能は10%以上向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The time-series forecasting (TSF) problem is a traditional problem in the field of artificial intelligence. Models such as Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), and GRU (Gate Recurrent Units) have contributed to improving the predictive accuracy of TSF. Furthermore, model structures have been proposed to combine time-series decomposition methods, such as seasonal-trend decomposition using Loess (STL) to ensure improved predictive accuracy. However, because this approach is learned in an independent model for each component, it cannot learn the relationships between time-series components. In this study, we propose a new neural architecture called a correlation recurrent unit (CRU) that can perform time series decomposition within a neural cell and learn correlations (autocorrelation and correlation) between each decomposition component. The proposed neural architecture was evaluated through comparative experiments with previous studies using five univariate time-series datasets and four multivariate time-series data. The results showed that long- and short-term predictive performance was improved by more than 10%. The experimental results show that the proposed CRU is an excellent method for TSF problems compared to other neural architectures.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)問題は、人工知能分野における伝統的な問題である。 Recurrent Neural Network(RNN)、Long Short Term Memory(LSTM)、GRU(Gate Recurrent Units)といったモデルは、TSFの予測精度の向上に寄与している。 さらに,loess (stl) を用いた季節分解や予測精度の向上など,時系列分解法を組み合わせたモデル構造が提案されている。 しかしながら、このアプローチは各コンポーネントの独立したモデルで学習されるため、時系列コンポーネント間の関係を学べない。 本研究では、ニューラルネットワーク内で時系列分解を行い、各分解成分間の相関(自己相関と相関)を学習できる相関再帰ユニット(cru)と呼ばれる新しいニューラルアーキテクチャを提案する。 提案するニューラルアーキテクチャは,5つの不定時系列データセットと4つの多変量時系列データを用いて,従来の研究との比較実験により評価した。 その結果,長期および短期の予測性能は10%以上向上した。 実験の結果,提案したCRUは,他のニューラルネットワークと比較して,TSF問題に優れた手法であることがわかった。

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