論文の概要: Stecformer: Spatio-temporal Encoding Cascaded Transformer for
Multivariate Long-term Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16370v1
- Date: Thu, 25 May 2023 13:00:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 18:54:50.993393
- Title: Stecformer: Spatio-temporal Encoding Cascaded Transformer for
Multivariate Long-term Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: stecformer:多変量時系列予測のための時空間符号化カスケードトランス
- Authors: Zheng Sun, Yi Wei, Wenxiao Jia, and Long Yu
- Abstract要約: 本稿では,特徴抽出とターゲット予測の観点から,問題の完全な解決法を提案する。
抽出のために,半適応グラフを含む効率的な時間的符号化抽出器を設計し,十分な時間的情報を取得する。
予測のために、異なる間隔間の相関を強化するためにカスケードデ予測器(CDP)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.021398675773055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multivariate long-term time series forecasting is of great application across
many domains, such as energy consumption and weather forecasting. With the
development of transformer-based methods, the performance of multivariate
long-term time series forecasting has been significantly improved, however, the
study of spatial features extracting in transformer-based model is rare and the
consistency of different prediction periods is unsatisfactory due to the large
span. In this work, we propose a complete solution to address these problems in
terms of feature extraction and target prediction. For extraction, we design an
efficient spatio-temporal encoding extractor including a semi-adaptive graph to
acquire sufficient spatio-temporal information. For prediction, we propose a
Cascaded Decoding Predictor (CDP) to strengthen the correlation between
different intervals, which can also be utilized as a generic component to
improve the performance of transformer-based methods. The proposed method,
termed as Spatio-temporal Encoding Cascaded Transformer (Stecformer), achieving
a notable gap over the baseline model and is comparable with the
state-of-the-art performance of transformer-based methods on five benchmark
datasets. We hope our attempt will serve as a regular configuration in
multivariate long-term time series forecasting in the future.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、エネルギー消費や天気予報など、多くの分野において大きな応用である。
変圧器に基づく手法の開発により,多変量長期時系列予測の性能は大幅に向上しているが,変圧器モデルにおける空間的特徴の抽出は稀であり,予測期間の一貫性が大きすぎて不十分である。
本研究では,特徴抽出と目標予測の観点から,これらの問題を解決するための完全な解を提案する。
抽出のために,半適応グラフを含む効率的な時空間符号化抽出器を設計し,時空間情報を取得する。
予測のために,各区間間の相関性を高めるために,カスケード復号予測器(cdp)を提案する。
提案手法は時空間符号化カスケード変換器(Stecformer)と呼ばれ、ベースラインモデルよりも顕著なギャップを達成し、5つのベンチマークデータセット上でのトランスフォーマーベースの手法の最先端性能に匹敵する。
今後,多変量長期時系列予測における定期的な構成として,我々の試みが望まれる。
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