論文の概要: Ensemble Modeling for Time Series Forecasting: an Adaptive Robust Optimization Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04308v1
• Date: Sun, 9 Apr 2023 20:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 16:23:45.909006
• Title: Ensemble Modeling for Time Series Forecasting: an Adaptive Robust Optimization Approach
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのアンサンブルモデリング:適応ロバスト最適化アプローチ
• Authors: Dimitris Bertsimas, Leonard Boussioux
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測モデルの堅牢なアンサンブルを構築するための新しい手法を提案する。 本手法の有効性を,一連の合成実験と実世界の応用を通して実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7565501074323224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate time series forecasting is critical for a wide range of problems with temporal data. Ensemble modeling is a well-established technique for leveraging multiple predictive models to increase accuracy and robustness, as the performance of a single predictor can be highly variable due to shifts in the underlying data distribution. This paper proposes a new methodology for building robust ensembles of time series forecasting models. Our approach utilizes Adaptive Robust Optimization (ARO) to construct a linear regression ensemble in which the models' weights can adapt over time. We demonstrate the effectiveness of our method through a series of synthetic experiments and real-world applications, including air pollution management, energy consumption forecasting, and tropical cyclone intensity forecasting. Our results show that our adaptive ensembles outperform the best ensemble member in hindsight by 16-26% in root mean square error and 14-28% in conditional value at risk and improve over competitive ensemble techniques.
• Abstract（参考訳）: 時系列の正確な予測は、時間的データに関する幅広い問題に不可欠である。 アンサンブルモデリングは、複数の予測モデルを利用して精度とロバスト性を高めるための確立された手法である。 本稿では,時系列予測モデルのロバストアンサンブルを構築するための新しい手法を提案する。 提案手法は適応ロバスト最適化(ARO)を用いて,モデルの重みが時間とともに適応できる線形回帰アンサンブルを構築する。 本研究では, 大気汚染管理, エネルギー消費予測, 熱帯サイクロン強度予測など, 一連の総合実験および実世界の応用を通じて, 本手法の有効性を実証する。 その結果,アダプティブアンサンブルは,根平均二乗誤差が16-26%,条件値が14-28%,競争的アンサンブル技術が14-28%,後見の最良のアンサンブル部材を上回った。

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