論文の概要: TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06625v1
• Date: Mon, 16 Jan 2023 22:22:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 15:12:49.095390
• Title: TDSTF: Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting
• Title（参考訳）: TDSTF:Sparse Time Series Forecastingのためのトランスフォーマーベース拡散確率モデル
• Authors: Ping Chang, Huayu Li, Stuart F. Quan, Janet Roveda and Ao Li
• Abstract要約: 多次元および散発データ(スパースデータ)を用いた時系列確率予測は、集中治療室(ICU)患者の生理指標のモニタリングを行う可能性がある。 本研究では,高度にスパースされた時系列の分布を予測する新しいモデルであるスパース時系列予測(TDSTF)のためのトランスフォーマーベース拡散確率モデルを提案する。 我々のモデルは、現在の最先端確率予測モデルよりもMIMIC-III ICUデータセットの方が優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3076645429910574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series probabilistic forecasting with multi-dimensional and sporadic data (known as sparse data) has potential to implement monitoring kinds of physiological indices of patients in Intensive Care Unit (ICU). In this paper, we propose Transformer-based Diffusion probabilistic model for Sparse Time series Forecasting (TDSTF), a new model to predict distribution of highly sparse time series. There are many works that focus on probabilistic forecasting, but few of them avoid noise that come from extreme sparsity of data. We take advantage of Triplet, a data organization that represents sparse time series in a much efficient way, for our model to bypass data redundancy in the traditional matrix form. The proposed model performed better on MIMIC-III ICU dataset than the current state-of-the-art probabilistic forecasting models. We obtained normalized average continuous ranked probability score (CRPS) of $\mathbf{0.4379}$, and mean squared error (MSE) of $\mathbf{0.4008}$ when adopting the median of the model samplings as the deterministic forecasting. Our code is provided at https://github.com/PingChang818/TDSTF.
• Abstract（参考訳）: 多次元および散発データ(スパースデータ)を用いた時系列確率予測は、集中治療室(ICU)患者の生理指標のモニタリングを行う可能性がある。 本稿では,sparse time series forecasting (tdstf) に対するtransformer-based diffusion probabilistic model を提案する。 確率的予測にフォーカスする研究はたくさんあるが、極端に広範囲なデータから発生するノイズを避けるものはほとんどない。 従来のマトリクス形式でのデータ冗長性をバイパスするために、sparse time seriesをはるかに効率的な方法で表現するデータ組織であるtripletを活用しています。 提案モデルは現在の最先端確率予測モデルよりもMIMIC-III ICUデータセットの方が優れている。 モデルサンプリングの中央値を決定論的予測として用いた場合,正規化平均連続ランク付き確率スコア (crps) は$\mathbf{0.4379}$,平均二乗誤差 (mse) は$\mathbf{0.4008}$であった。 私たちのコードはhttps://github.com/PingChang818/TDSTFで提供されます。

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