論文の概要: Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by "Averaging", with Application to Food Demand Forecast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07119v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 13:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 14:31:53.887059
• Title: Improving Forecasts for Heterogeneous Time Series by "Averaging", with Application to Food Demand Forecast
• Title（参考訳）: 平均化」による不均一時系列予測の改善と食料需要予測への応用
• Authors: Lukas Neubauer, Peter Filzmoser
• Abstract要約: 本稿では,k-Nearest Neighbor方式で近隣地区を構築するために,動的時間ワープの類似度を利用した一般的なフレームワークを提案する。 平均化を行ういくつかの方法が提案され、理論的議論は平均化が予測に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.066048003460524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A common forecasting setting in real world applications considers a set of possibly heterogeneous time series of the same domain. Due to different properties of each time series such as length, obtaining forecasts for each individual time series in a straight-forward way is challenging. This paper proposes a general framework utilizing a similarity measure in Dynamic Time Warping to find similar time series to build neighborhoods in a k-Nearest Neighbor fashion, and improve forecasts of possibly simple models by averaging. Several ways of performing the averaging are suggested, and theoretical arguments underline the usefulness of averaging for forecasting. Additionally, diagnostics tools are proposed allowing a deep understanding of the procedure.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションにおける一般的な予測設定は、同一領域のおそらく異種時系列の集合を考える。 長さなどの各時系列の特性が異なるため、各時系列の予測を直進的に得ることは困難である。 本稿では,k-ネアレスト近傍の近傍に類似する時系列を探索するために,動的時間ウォーピングにおける類似度尺度を用いた一般的な枠組みを提案し,平均化による簡易モデルの予測を改善する。 平均化を行ういくつかの方法が提案され、理論的議論は平均化が予測に有用であることを示す。 さらに、診断ツールの提案により、手順の深い理解が可能になる。

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