論文の概要: G-NM: A Group of Numerical Time Series Prediction Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11667v3
- Date: Sun, 2 Jul 2023 22:28:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 12:24:39.550595
- Title: G-NM: A Group of Numerical Time Series Prediction Models
- Title（参考訳）: G-NM:数値時系列予測モデルのグループ
- Authors: Juyoung Yun
- Abstract要約: 数値時系列予測モデル(G-NM)のグループは、線形および非線形の依存関係、季節性、時系列データに存在する傾向の両方をカプセル化する。
G-NMは、複雑な自然現象に固有のパターンや傾向に関連する予測能力を増強するために明確に構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this study, we focus on the development and implementation of a
comprehensive ensemble of numerical time series forecasting models,
collectively referred to as the Group of Numerical Time Series Prediction Model
(G-NM). This inclusive set comprises traditional models such as Autoregressive
Integrated Moving Average (ARIMA), Holt-Winters' method, and Support Vector
Regression (SVR), in addition to modern neural network models including
Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM). G-NM is
explicitly constructed to augment our predictive capabilities related to
patterns and trends inherent in complex natural phenomena. By utilizing time
series data relevant to these events, G-NM facilitates the prediction of such
phenomena over extended periods. The primary objective of this research is to
both advance our understanding of such occurrences and to significantly enhance
the accuracy of our forecasts. G-NM encapsulates both linear and non-linear
dependencies, seasonalities, and trends present in time series data. Each of
these models contributes distinct strengths, from ARIMA's resilience in
handling linear trends and seasonality, SVR's proficiency in capturing
non-linear patterns, to LSTM's adaptability in modeling various components of
time series data. Through the exploitation of the G-NM potential, we strive to
advance the state-of-the-art in large-scale time series forecasting models. We
anticipate that this research will represent a significant stepping stone in
our ongoing endeavor to comprehend and forecast the complex events that
constitute the natural world.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,数値時系列予測モデル群 (G-NM) と総称される数値時系列予測モデルの包括的アンサンブルの開発と実装に焦点を当てた。
この包括的セットは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)やLong Short-Term Memory(LSTM)といった現代のニューラルネットワークモデルに加えて、Autoregressive Integrated moving Average(ARIMA)、Holt-Wintersのメソッド、SVR(Support Vector Regression)といった従来のモデルを含む。
G-NMは、複雑な自然現象に固有のパターンや傾向に関連する予測能力を増強するために明確に構成されている。
これらの事象に関連する時系列データを利用することで、g-nmは長期にわたってそのような現象の予測を容易にする。
本研究の目的は,このような事象に対する我々の理解を深めることと,予測の精度を著しく向上させることである。
g-nmは時系列データに現れる線形および非線形の依存関係、季節性、トレンドの両方をカプセル化する。
これらのモデルはそれぞれ、線形トレンドと季節性を扱うARIMAのレジリエンス、非線形パターンをキャプチャするSVRの習熟度、時系列データの様々なコンポーネントをモデル化するLSTMの適応性など、さまざまな長所に貢献している。
g-nmポテンシャルの活用を通じて,大規模時系列予測モデルにおける最先端の進歩を試みている。
我々は,本研究が,自然界を構成する複雑な事象を理解し,予測するための,現在進行中の取り組みにおいて,重要な足掛かりとなることを期待する。
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