論文の概要: Learning Mixture Structure on Multi-Source Time Series for Probabilistic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11078v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 00:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 16:34:05.446007
• Title: Learning Mixture Structure on Multi-Source Time Series for Probabilistic Forecasting
• Title（参考訳）: 確率予測のための多元時系列の混合構造学習
• Authors: Tian Guo
• Abstract要約: 本稿では,異なる予測関係を学習するためのニューラルネットワーク構造に基づく確率モデルを提案する。 対象変数の異なる分布に適用可能な予測および不確実性定量化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.179947630802189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many data-driven applications, collecting data from different sources is increasingly desirable for enhancing performance. In this paper, we are interested in the problem of probabilistic forecasting with multi-source time series. We propose a neural mixture structure-based probability model for learning different predictive relations and their adaptive combinations from multi-source time series. We present the prediction and uncertainty quantification methods that apply to different distributions of target variables. Additionally, given the imbalanced and unstable behaviors observed during the direct training of the proposed mixture model, we develop a phased learning method and provide a theoretical analysis. In experimental evaluations, the mixture model trained by the phased learning exhibits competitive performance on both point and probabilistic prediction metrics. Meanwhile, the proposed uncertainty conditioned error suggests the potential of the mixture model's uncertainty score as a reliability indicator of predictions.
• Abstract（参考訳）: 多くのデータ駆動アプリケーションでは、異なるソースからデータを集めることが、パフォーマンスを向上させるためにますます望ましい。 本稿では,マルチソース時系列を用いた確率的予測の問題に注目する。 異なる予測関係と適応的組み合わせを多ソース時系列から学習するためのニューラルネットワーク構造に基づく確率モデルを提案する。 対象変数の異なる分布に適用可能な予測および不確実性定量化手法を提案する。 さらに,提案する混合モデルの直接学習中に観測される不均衡および不安定な挙動を考慮し,位相学習法を開発し,理論解析を行う。 実験的な評価では、位相学習によって訓練された混合モデルは、点と確率予測の両方で競合性能を示す。 一方,提案する不確実性条件付き誤差は,混合モデルの不確実性スコアが予測の信頼性指標となる可能性を示唆する。

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