論文の概要: Mlinear: Rethink the Linear Model for Time-series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04800v1
- Date: Mon, 8 May 2023 15:54:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 13:53:19.520935
- Title: Mlinear: Rethink the Linear Model for Time-series Forecasting
- Title(参考訳): Mlinear: 時系列予測の線形モデルを再考する
- Authors: Jianing Chen, Chuhao Chen, Xiangxu Meng
- Abstract要約: 線形モデルに基づく効率的な時系列予測モデルを提案する。
広く使われているベンチマーク時系列データセットでは、我々のモデルは現在のSOTAよりも優れているだけでなく、10ドルのスピードアップがあり、最新のSOTAモデルよりもパラメータが少ない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.533981186119068
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, significant advancements have been made in time-series forecasting
research, with an increasing focus on analyzing the inherent characteristics of
time-series data, rather than solely focusing on designing forecasting
models.In this paper, we follow this trend and carefully examine previous work
to propose an efficient time series forecasting model based on linear models.
The model consists of two important core components: (1) the integration of
different semantics brought by single-channel and multi-channel data for joint
forecasting; (2) the use of a novel loss function that replaces the traditional
MSE loss and MAE loss to achieve higher forecasting accuracy.On widely-used
benchmark time series datasets, our model not only outperforms the current
SOTA, but is also 10 $\times$ speedup and has fewer parameters than the latest
SOTA model.
- Abstract(参考訳): 近年, 時系列予測研究において, 予測モデルの設計にのみ焦点をあてるのではなく, 時系列データの本質的特性の分析に焦点が当てられ, その傾向を追及し, 線形モデルに基づく効率的な時系列予測モデルを提案するために, 先行研究を慎重に検討している。
このモデルは,(1)単チャネルデータとマルチチャネルデータによる統合による共同予測,(2)従来のmse損失とmae損失を代替して高い予測精度を達成する新たな損失関数の使用,の2つの重要なコアコンポーネントから構成されている。
関連論文リスト
- Diffeomorphic Temporal Alignment Nets for Time-series Joint Alignment and Averaging [8.14908648005543]
時系列分析では、非線形時間的不整合は、森林労働者がより単純な平均化を行うための重要な課題である。
DTANは入力依存の方法で微分同相変換を予測し、適用することにより、時系列アンサンブルのジョイントアライメント(JA)と平均化を容易にする。
我々は、マルチタスク学習(MT-DTAN)を組み込むためにフレームワークを拡張し、同時調整と分類を可能にした。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T15:55:08Z) - MATEY: multiscale adaptive foundation models for spatiotemporal physical systems [2.7767126393602726]
局所的な特徴に基づくパッチサイズを動的に調整する2つの適応トークン化方式を提案する。
提案するマルチスケール適応モデルであるMATEYの性能を実験で評価する。
また、PDEデータに基づいて事前学習した物理を特徴とする微調整タスクについても紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-29T22:13:16Z) - Test Time Learning for Time Series Forecasting [1.4605709124065924]
テストタイムトレーニング(TTT)モジュールは、MambaベースのTimeMachineなど、最先端モデルよりも一貫して優れている。
その結果,平均二乗誤差 (MSE) と平均絶対誤差 (MAE) に有意な改善が認められた。
この研究は、時系列予測の新しいベンチマークを設定し、スケーラブルで高性能な予測モデルにおける将来の研究の基礎を定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-21T04:40:08Z) - 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) - TimeSiam: A Pre-Training Framework for Siamese Time-Series Modeling [67.02157180089573]
時系列事前トレーニングは、最近、ラベルのコストを削減し、下流の様々なタスクに利益をもたらす可能性があるとして、広く注目を集めている。
本稿では,シームズネットワークに基づく時系列の簡易かつ効果的な自己教師型事前学習フレームワークとしてTimeSiamを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-04T13:10:51Z) - The Capacity and Robustness Trade-off: Revisiting the Channel
Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting [50.48888534815361]
本稿では、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルが、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルよりも優れていることを示す。
以上の結果から,CD手法は高いキャパシティを持つが,分散ドリフト時系列を正確に予測する堅牢性に欠けることがわかった。
本稿では,CI戦略を超越した正規化(PRReg)による予測残差法(Predict Residuals with Regularization, PRReg)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-11T13:15:33Z) - FormerTime: Hierarchical Multi-Scale Representations for Multivariate
Time Series Classification [53.55504611255664]
formerTimeは、多変量時系列分類タスクの分類能力を改善する階層的表現モデルである。
1)時系列データから階層的なマルチスケール表現を学習し、(2)トランスフォーマーと畳み込みネットワークの強さを継承し、(3)自己維持メカニズムによって引き起こされる効率の課題に取り組む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-20T07:46:14Z) - Generative Time Series Forecasting with Diffusion, Denoise, and
Disentanglement [51.55157852647306]
時系列予測は多くのアプリケーションにおいて非常に重要な課題である。
実世界の時系列データが短時間に記録されることが一般的であり、これはディープモデルと限られたノイズのある時系列との間に大きなギャップをもたらす。
本稿では,生成モデルを用いた時系列予測問題に対処し,拡散,雑音,ゆがみを備えた双方向変分自動エンコーダを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-08T12:20:46Z) - Enhancing Transformer Efficiency for Multivariate Time Series
Classification [12.128991867050487]
本稿では,モデル効率と精度,複雑さの関係を考察する手法を提案する。
ベンチマークMSSデータセットの総合実験により,本手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T03:25:19Z) - TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。
本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。
本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T21:37:29Z) - Time Series Forecasting with Ensembled Stochastic Differential Equations
Driven by L\'evy Noise [2.3076895420652965]
我々は、ニューラルネットワークを備えたSDEの集合を用いて、ノイズのある時系列の長期的な傾向を予測する。
まず、位相空間再構成法を用いて時系列データの固有次元を抽出する。
次に、$alpha$-stable L'evyの動作によって駆動されるSDEを探索し、時系列データをモデル化し、ニューラルネットワーク近似を用いて問題を解く。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T16:49:01Z)
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。