論文の概要: Cross-Frequency Time Series Meta-Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02077v1
• Date: Sat, 4 Feb 2023 03:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 20:22:42.562908
• Title: Cross-Frequency Time Series Meta-Forecasting
• Title（参考訳）: クロス周波数時系列メタフォアキャスティング
• Authors: Mike Van Ness, Huibin Shen, Hao Wang, Xiaoyong Jin, Danielle C. Maddix, Karthick Gopalswamy
• Abstract要約: 本稿では、周波数不変表現の学習に特化して設計された連続周波数適応器(CFA)を紹介する。 CFAは、目に見えない周波数に一般化する際のパフォーマンスを大幅に改善し、より大きなマルチ周波数データセットを予測するための第一歩となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.809667883159047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Meta-forecasting is a newly emerging field which combines meta-learning and time series forecasting. The goal of meta-forecasting is to train over a collection of source time series and generalize to new time series one-at-a-time. Previous approaches in meta-forecasting achieve competitive performance, but with the restriction of training a separate model for each sampling frequency. In this work, we investigate meta-forecasting over different sampling frequencies, and introduce a new model, the Continuous Frequency Adapter (CFA), specifically designed to learn frequency-invariant representations. We find that CFA greatly improves performance when generalizing to unseen frequencies, providing a first step towards forecasting over larger multi-frequency datasets.
• Abstract（参考訳）: meta-forecastingは、メタラーニングと時系列予測を組み合わせた新しい分野だ。 meta-forecastingの目標は、ソース時系列のコレクションをトレーニングし、新しい時系列に1回ずつ一般化することだ。 メタ予測における従来のアプローチは競合性能を実現するが、サンプリング周波数ごとに個別のモデルを訓練する制限がある。 本研究では,様々なサンプリング周波数のメタフォアキャスティングを調査し,新しいモデルである連続周波数アダプタ(cfa)を導入し,周波数不変表現を学習する。 我々は、CFAが周波数を一般化する際の性能を大幅に改善し、より大規模なマルチ周波数データセットを予測するための第一歩となることを発見した。

関連論文リスト

• FM-TS: Flow Matching for Time Series Generation [71.31148785577085]
  本稿では、時系列生成のための修正フローマッチングベースのフレームワークFM-TSを紹介する。 FM-TSは、トレーニングと推論の点でより効率的である。 我々は、太陽予測とMuJoCo計算タスクにおいて優れた性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T03:03:23Z)
• Moirai-MoE: Empowering Time Series Foundation Models with Sparse Mixture of Experts [103.725112190618]
  本稿では,単一入出力プロジェクション層を用いたMoirai-MoEを紹介するとともに,多種多様な時系列パターンのモデリングを専門家の疎結合に委ねる。 39のデータセットに対する大規模な実験は、既存の基盤モデルよりも、分配シナリオとゼロショットシナリオの両方において、Moirai-MoEの優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T13:01:11Z)
• Not All Frequencies Are Created Equal:Towards a Dynamic Fusion of Frequencies in Time-Series Forecasting [9.615808695919647]
  時系列予測手法は、異なるシナリオに適用する場合、柔軟であるべきです。 本稿では、各フーリエ成分を個別に予測し、異なる周波数の出力を動的に融合する周波数動的融合(FreDF)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:54:41Z)
• Deep Frequency Derivative Learning for Non-stationary Time Series Forecasting [12.989064148254936]
  非定常時系列予測のためのディープ周波数微分学習フレームワークDERITSを提案する。 具体的には、DERITSは、新しい可逆変換、すなわち周波数微分変換(FDT)に基づいて構築される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T17:56:59Z)
• MGCP: A Multi-Grained Correlation based Prediction Network for Multivariate Time Series [54.91026286579748]
  本稿では,マルチグラインド相関に基づく予測ネットワークを提案する。 予測性能を高めるために3段階の相関を同時に検討する。 注意機構に基づく予測器と条件判別器を用いて、粗い粒度の予測結果を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:32:44Z)
• Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers [104.56318980466742]
  マスク型ユニバーサル時系列予測変換器(モイライ)について述べる。 Moiraiは、新たに導入された大規模オープンタイムシリーズアーカイブ(LOTSA)で訓練されており、9つのドメインで27億以上の観測が行われた。 Moiraiは、フルショットモデルと比較してゼロショットの予測器として、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T20:00:45Z)
• FreDF: Learning to Forecast in Frequency Domain [56.24773675942897]
  時系列モデリングは、歴史的シーケンスとラベルシーケンスの両方に自己相関が存在するという点で、独特な課題である。 本稿では、周波数領域の予測を学習することでラベル自己相関の複雑さを回避できる周波数強調直接予測(FreDF)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T08:23:41Z)
• Meta-Forecasting by combining Global DeepRepresentations with Local Adaptation [12.747008878068314]
  メタグローバルローカル自動回帰(Meta-GLAR)と呼ばれる新しい予測手法を導入する。 それは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)によって生成された表現からワンステップアヘッド予測へのマッピングをクローズドフォームで学習することで、各時系列に適応する。 本手法は,先行研究で報告されたサンプル外予測精度において,最先端の手法と競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T11:45:02Z)
• Deep Autoregressive Models with Spectral Attention [74.08846528440024]
  本稿では,深部自己回帰モデルとスペクトル注意(SA)モジュールを組み合わせた予測アーキテクチャを提案する。 時系列の埋め込みをランダムなプロセスの発生としてスペクトル領域に特徴付けることにより,グローバルな傾向と季節パターンを同定することができる。 時系列に対するグローバルとローカルの2つのスペクトルアテンションモデルは、この情報を予測の中に統合し、スペクトルフィルタリングを行い、時系列のノイズを除去する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T11:08:47Z)
• Improving the Accuracy of Global Forecasting Models using Time Series Data Augmentation [7.38079566297881]
  GFM(Global Forecasting Models)として知られる多くの時系列のセットでトレーニングされた予測モデルは、競争や実世界のアプリケーションを予測する上で有望な結果を示している。 本稿では,GFMモデルのベースライン精度を向上させるための,データ拡張に基づく新しい予測フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T13:52:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。