論文の概要: A Pattern Discovery Approach to Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10306v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 14:54:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:50:01.623964
• Title: A Pattern Discovery Approach to Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 多変量時系列予測のためのパターン発見手法
• Authors: Yunyao Cheng, Chenjuan Guo, Kaixuan Chen, Kai Zhao, Bin Yang, Jiandong Xie, Christian S. Jensen, Feiteng Huang, Kai Zheng
• Abstract要約: モデル複雑性は時系列の長さとともに指数関数的に増加するので、最先端のディープラーニング手法はフルタイムのモデルの構築に失敗する。 本稿では,多種多様な時系列パターンを自動的にキャプチャできる新しいパターン探索手法を提案する。 また,学習可能な相関行列を提案し,複数の時系列間の相関関係をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.130141538089152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting constitutes important functionality in cyber-physical systems, whose prediction accuracy can be improved significantly by capturing temporal and multivariate correlations among multiple time series. State-of-the-art deep learning methods fail to construct models for full time series because model complexity grows exponentially with time series length. Rather, these methods construct local temporal and multivariate correlations within subsequences, but fail to capture correlations among subsequences, which significantly affect their forecasting accuracy. To capture the temporal and multivariate correlations among subsequences, we design a pattern discovery model, that constructs correlations via diverse pattern functions. While the traditional pattern discovery method uses shared and fixed pattern functions that ignore the diversity across time series. We propose a novel pattern discovery method that can automatically capture diverse and complex time series patterns. We also propose a learnable correlation matrix, that enables the model to capture distinct correlations among multiple time series. Extensive experiments show that our model achieves state-of-the-art prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、サイバー物理システムにおいて重要な機能であり、その予測精度は、複数の時系列間の時間的および多変量相関をキャプチャすることで著しく向上することができる。 モデル複雑性は時系列の長さとともに指数関数的に増加するので、最先端のディープラーニング手法はフルタイムのモデルの構築に失敗する。 むしろ、これらの手法は、サブシーケンス内の局所的時間的および多変量相関を構成するが、サブシーケンス間の相関を捉えることができず、予測精度に大きな影響を及ぼす。 サブシーケンス間の時間的・多変量相関を捉えるために,多様なパターン関数による相関関係を構成するパターン探索モデルを設計する。 従来のパターン発見法は、時系列の多様性を無視する共有および固定のパターン関数を使用する。 本稿では,多種多様な時系列パターンを自動的にキャプチャできる新しいパターン探索手法を提案する。 また,学習可能な相関行列を提案し,複数の時系列間の相関関係をモデル化する。 大規模な実験により,我々のモデルは最先端の予測精度が得られた。

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