論文の概要: Explainable Parallel RCNN with Novel Feature Representation for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04876v3
• Date: Sat, 29 Jul 2023 14:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 22:58:32.534353
• Title: Explainable Parallel RCNN with Novel Feature Representation for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための新しい特徴表現を用いた説明可能な並列RCNN
• Authors: Jimeng Shi, Rukmangadh Myana, Vitalii Stebliankin, Azam Shirali and Giri Narasimhan
• Abstract要約: 時系列予測はデータサイエンスにおける根本的な課題である。 RNNとCNNを組み合わせた並列ディープラーニングフレームワークを開発した。 3つのデータセットに対する大規模な実験により,本手法の有効性が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate time series forecasting is a fundamental challenge in data science. It is often affected by external covariates such as weather or human intervention, which in many applications, may be predicted with reasonable accuracy. We refer to them as predicted future covariates. However, existing methods that attempt to predict time series in an iterative manner with autoregressive models end up with exponential error accumulations. Other strategies hat consider the past and future in the encoder and decoder respectively limit themselves by dealing with the historical and future data separately. To address these limitations, a novel feature representation strategy -- shifting -- is proposed to fuse the past data and future covariates such that their interactions can be considered. To extract complex dynamics in time series, we develop a parallel deep learning framework composed of RNN and CNN, both of which are used hierarchically. We also utilize the skip connection technique to improve the model's performance. Extensive experiments on three datasets reveal the effectiveness of our method. Finally, we demonstrate the model interpretability using the Grad-CAM algorithm.
• Abstract（参考訳）: データサイエンスにおける正確な時系列予測は根本的な課題である。 天気や人間の介入といった外部の共変量に影響されることが多く、多くの応用において合理的な精度で予測できる。 我々はそれらを予測された未来の共変量と呼ぶ。 しかし、自己回帰モデルを用いて時系列を反復的に予測しようとする既存の手法は、指数関数的なエラー蓄積をもたらす。 他の戦略では、エンコーダとデコーダの過去と未来は、それぞれ、履歴と将来のデータを別々に扱うことで制限される。 これらの制限に対処するために、過去のデータと将来の共変数を融合させ、それらの相互作用を考慮できるように、新しい特徴表現戦略 -- シフト -- が提案されている。 時系列の複雑なダイナミクスを抽出するために,RNNとCNNを組み合わせた並列ディープラーニングフレームワークを開発した。 また、スキップ接続技術を用いてモデルの性能を向上させる。 3つのデータセットに関する広範な実験により,本手法の有効性が明らかになった。 最後に,grad-camアルゴリズムを用いてモデル解釈可能性を示す。

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