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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17028v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 16:49:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 20:52:03.790861
• 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,確率的予測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。 各ミニバッチ上で時間変化の共分散行列を明示的に学習し、隣接する時間ステップ間の誤差相関を符号化する。 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本手法を評価する。
• 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 attention for its superior performance in nonlinear approximation and its capability to offer valuable uncertainty quantification for decision-making. However, existing models often oversimplify the problem by assuming a time-independent error process, overlooking serial correlation. To overcome this limitation, we propose an innovative training method that incorporates error autocorrelation to enhance probabilistic forecasting accuracy. Our method constructs a mini-batch as a collection of $D$ consecutive time series segments for model training. It explicitly learns a time-varying covariance matrix over each mini-batch, encoding 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. Experimental results confirm the effectiveness of the proposed approach in improving the performance of both models across a range of datasets, resulting in notable improvements in predictive accuracy.
• Abstract（参考訳）: 深い確率的時系列予測は、非線形近似における優れた性能と、意思決定に価値ある不確実な定量化を提供する能力に注目されている。 しかし、既存のモデルは、時間に依存しないエラープロセスを仮定し、シリアル相関を見越して問題を単純化することが多い。 この制限を克服するため,確率予測精度を向上させるために,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コレクションとしてミニバッチを構築する。 各ミニバッチ上で時間変化共分散行列を明示的に学習し、隣接する時間ステップ間の誤差相関を符号化する。 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。 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本手法を評価する。 実験の結果,提案手法の有効性が検証され,予測精度が大幅に向上した。

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