論文の概要: MPPN: Multi-Resolution Periodic Pattern Network For Long-Term Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06895v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 07:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 15:47:15.315894
• Title: MPPN: Multi-Resolution Periodic Pattern Network For Long-Term Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: MPPN:長期連続予測のための多解周期パターンネットワーク
• Authors: Xing Wang, Zhendong Wang, Kexin Yang, Junlan Feng, Zhiyan Song, Chao Deng, Lin zhu
• Abstract要約: 長期の時系列予測は、様々な現実のシナリオにおいて重要な役割を果たす。 近年の時系列予測の深層学習手法は,分解法やサンプリング法により時系列の複雑なパターンを捉える傾向にある。 本稿では,MPPN(Multi- resolution Periodic Pattern Network)という,長期連続予測のための新しいディープラーニングネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.573651104129443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term time series forecasting plays an important role in various real-world scenarios. Recent deep learning methods for long-term series forecasting tend to capture the intricate patterns of time series by decomposition-based or sampling-based methods. However, most of the extracted patterns may include unpredictable noise and lack good interpretability. Moreover, the multivariate series forecasting methods usually ignore the individual characteristics of each variate, which may affecting the prediction accuracy. To capture the intrinsic patterns of time series, we propose a novel deep learning network architecture, named Multi-resolution Periodic Pattern Network (MPPN), for long-term series forecasting. We first construct context-aware multi-resolution semantic units of time series and employ multi-periodic pattern mining to capture the key patterns of time series. Then, we propose a channel adaptive module to capture the perceptions of multivariate towards different patterns. In addition, we present an entropy-based method for evaluating the predictability of time series and providing an upper bound on the prediction accuracy before forecasting. Our experimental evaluation on nine real-world benchmarks demonstrated that MPPN significantly outperforms the state-of-the-art Transformer-based, decomposition-based and sampling-based methods for long-term series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、様々な現実のシナリオにおいて重要な役割を果たす。 近年の時系列予測の深層学習手法は,分解法やサンプリング法により時系列の複雑なパターンを捉える傾向にある。 しかしながら、抽出されたパターンのほとんどは予測不能なノイズを含み、解釈性に欠ける可能性がある。 さらに、多変量系列予測法は、通常、各変数の個々の特性を無視し、予測精度に影響を与える可能性がある。 時系列の固有パターンを捉えるために,多分解能周期パターンネットワーク(multi- resolution periodic pattern network,mppn)という,長期時系列予測のための新しいディープラーニングネットワークアーキテクチャを提案する。 まず,時系列の文脈認識型マルチレゾリューション意味単位を構築し,時系列のキーパターンをキャプチャするために多周期パターンマイニングを用いる。 そこで我々は,異なるパターンに対する多変量知覚を捉えるチャネル適応モジュールを提案する。 さらに,時系列の予測可能性を評価し,予測前の予測精度の上限を与えるエントロピーに基づく手法を提案する。 実世界の9つのベンチマーク実験の結果,MPPN は変圧器をベースとし,分解をベースとし,サンプリングをベースとした長期連続予測法よりも優れていた。

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