論文の概要: Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17028v1
• Date: Fri, 26 May 2023 15:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:45:45.626900
• Title: Better Batch for Deep Probabilistic Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 確率的時系列予測のためのより良いバッチ
• Authors: Vincent Zhihao Zheng, Seongjin Choi, Lijun Sun
• Abstract要約: 多くの既存のモデルは、エラープロセスが時間に依存しないことを仮定して問題を単純化する。 本稿では,確率予測の精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた新しいトレーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.343333815270402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep probabilistic time series forecasting has gained significant attention due to its ability to provide valuable uncertainty quantification for decision-making tasks. However, many existing models oversimplify the problem by assuming the error process is time-independent, thereby overlooking the serial correlation in the error process. This oversight can potentially diminish the accuracy of the forecasts, rendering these models less effective for decision-making purposes. To overcome this limitation, we propose an innovative training method that incorporates error autocorrelation to enhance the accuracy of probabilistic forecasting. Our method involves constructing a mini-batch as a collection of $D$ consecutive time series segments for model training and explicitly learning a covariance matrix over each mini-batch that encodes the error correlation among adjacent time steps. The resulting covariance matrix can be used to improve prediction accuracy and enhance uncertainty quantification. We evaluate our method using DeepAR on multiple public datasets, and the experimental results confirm that our framework can effectively capture the error autocorrelation and enhance probabilistic forecasting.
• Abstract（参考訳）: 深い確率的時系列予測は、意思決定タスクに価値ある不確実性定量化を提供する能力によって、大きな注目を集めている。 しかし、既存のモデルの多くは、エラープロセスが時間に依存しないことを仮定して問題を単純化し、エラープロセスのシリアル相関を見落としている。 この監視は予測の精度を低下させる可能性があり、これらのモデルによる意思決定の目的に対する効果を低下させる。 この制限を克服するため,確率予測の精度を高めるために,誤り自己相関を取り入れた革新的なトレーニング手法を提案する。 本手法では, モデルトレーニングのためのD$連続時系列セグメントの集合としてミニバッチを構築し, 隣接する時間ステップ間の誤差相関を符号化する各ミニバッチ上で共分散行列を明示的に学習する。 その結果得られる共分散行列は、予測精度の向上と不確かさの定量化に利用できる。 提案手法は複数の公開データセット上でDeepARを用いて評価し,本フレームワークがエラー自己相関を効果的に捕捉し,確率予測を向上できることを確認した。

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