論文の概要: An End-to-End Time Series Model for Simultaneous Imputation and Forecast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00778v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 15:08:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 15:14:51.967918
• Title: An End-to-End Time Series Model for Simultaneous Imputation and Forecast
• Title（参考訳）: 同時計算と予測のための終端時系列モデル
• Authors: Trang H. Tran, Lam M. Nguyen, Kyongmin Yeo, Nam Nguyen, Dzung Phan, Roman Vaculin, Jayant Kalagnanam
• Abstract要約: 我々は,推論関係を学習し,複数段階の予測を行うために,エンドツーエンドの時系列モデルを開発する。 我々のフレームワークは2つのニューラルネットワークを共同でトレーニングし、1つは特徴量相関を学習し、もう1つは時間的行動のモデリングを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.756607742477252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting using historical data has been an interesting and challenging topic, especially when the data is corrupted by missing values. In many industrial problem, it is important to learn the inference function between the auxiliary observations and target variables as it provides additional knowledge when the data is not fully observed. We develop an end-to-end time series model that aims to learn the such inference relation and make a multiple-step ahead forecast. Our framework trains jointly two neural networks, one to learn the feature-wise correlations and the other for the modeling of temporal behaviors. Our model is capable of simultaneously imputing the missing entries and making a multiple-step ahead prediction. The experiments show good overall performance of our framework over existing methods in both imputation and forecasting tasks.
• Abstract（参考訳）: 歴史的データを用いた時系列予測は、特に欠落した値によってデータが破損した場合、興味深く、困難なトピックとなっている。 多くの産業問題では、データが十分に観測されていない場合に追加の知識を提供するため、補助観測と対象変数の間の推論関数を学習することが重要である。 我々は,このような推論関係を学習し,複数段階の予測を行うために,エンドツーエンドの時系列モデルを開発する。 我々のフレームワークは2つのニューラルネットワークを共同でトレーニングし、1つは特徴量相関を学習し、もう1つは時間的行動のモデリングを学習する。 我々のモデルは、欠落したエントリを同時に入力し、複数ステップの予測を行うことができる。 実験は、インプテーションと予測タスクの両方において、既存のメソッドよりも優れたフレームワークの全体的なパフォーマンスを示しています。

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