論文の概要: Exogenous Data in Forecasting: FARM -- A New Measure for Relevance Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11028v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 05:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 11:11:50.460308
• Title: Exogenous Data in Forecasting: FARM -- A New Measure for Relevance Evaluation
• Title（参考訳）: 予測における外因性データ: FARM -- 関連性評価の新しい尺度
• Authors: Ram\'on Christen and Luca Mazzola and Alexander Denzler and Edy Portmann
• Abstract要約: FARM - Forward Relevance Aligned Metricという新しいアプローチを導入する。 我々のフォワード法は、その後のデータポイントの変化を時系列に合わせるために比較する角測度に依存する。 第1の検証ステップとして、FARMアプローチの合成信号・代表信号への適用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating the relevance of an exogenous data series is the first step in improving the prediction capabilities of a forecast algorithm. Inspired by existing metrics for time series similarity, we introduce a new approach named FARM - Forward Aligned Relevance Metric. Our forward method relies on an angular measure that compares changes in subsequent data points to align time-warped series in an efficient way. The proposed algorithm combines local and global measures to provide a balanced relevance metric. This results in considering also partial, intermediate matches as relevant indicators for exogenous data series significance. As a first validation step, we present the application of our FARM approach to synthetic but representative signals. While demonstrating the improved capabilities with respect to existing approaches, we also discuss existing constraints and limitations of our idea.
• Abstract（参考訳）: 予測アルゴリズムの予測能力を改善する第一歩は,外部データ系列の妥当性を評価することである。 時系列の類似性に関する既存のメトリクスにヒントを得て、FARM - Forward Aligned Relevance Metricという新しいアプローチを導入しました。 我々のフォワード法では,後続のデータポイントの変化を比較し,時系列を効率的に調整する角測度に依存する。 提案アルゴリズムは, 局所的および大域的尺度を組み合わせることで, バランスの取れた妥当性指標を提供する。 これにより、部分的な中間一致も外因性データ系列の意義を示す指標として考慮される。 第1の検証ステップとして,合成的だが代表的信号に対するファームアプローチの適用について述べる。 既存のアプローチに関して改善された能力を示す一方で、私たちのアイデアの既存の制約や制限についても議論する。

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