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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17028v2
• Date: Mon, 22 Jan 2024 16:25:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 21:36:21.391008
• 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: 本稿では,確率予測の精度をさらに高めるために,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。 本手法では,ミニバッチを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コレクションとして構成する。 提案手法を2つの異なるニューラル予測モデルと複数の公開データセットで評価し,提案手法の有効性を実験的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.212396544233307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep probabilistic time series forecasting has gained significant attention due to its superior performance in nonlinear approximation and its ability to provide valuable uncertainty quantification for decision-making tasks. However, many existing models oversimplify the problem by assuming that the error process is time-independent, thereby overlooking the serial correlation in the error process. To overcome this limitation, we propose an innovative training method that incorporates error autocorrelation to further 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 time-varying covariance matrix over each mini-batch that encodes the error correlation among adjacent time steps. The learned covariance matrix can be used to improve prediction accuracy and enhance uncertainty quantification. We evaluate our method on two different neural forecasting models and multiple public datasets, and the experimental results confirm the effectiveness of the proposed approach in enhancing the performance of both models across a wide range of datasets, yielding notable improvements in predictive accuracy.
• Abstract（参考訳）: 非線形近似の優れた性能と意思決定タスクの貴重な不確実性定量化能力により、深い確率的時系列予測が注目されている。 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越す。 この制限を克服するため,確率予測の精度をさらに高めるために,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連続時系列セグメンテーションの1つとしてミニバッチを構築し,隣接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時間変動共分散行列を明示的に学習する。 学習された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。 本手法は2種類のニューラル予測モデルと複数のパブリックデータセットを用いて評価し,提案手法の有効性を確認した。

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