論文の概要: Forecasting of the development of a partially-observed dynamical time series with the aid of time-invariance and linearity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16593v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 23:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 15:28:33.233934
• Title: Forecasting of the development of a partially-observed dynamical time series with the aid of time-invariance and linearity
• Title（参考訳）: 時間不変性と線形性を利用した部分的に観測された動的時系列の開発予測
• Authors: Akifumi Okuno, Yuya Morishita, Yoh-ichi Mototake
• Abstract要約: 本稿では,スラック時系列(ARS)モデルを用いた自己回帰モデルを提案する。 ARSモデルは、進化関数と下層の欠落変数をスラック時系列として同時推定する。 本研究は,提案したARSモデルの有効性を実証的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.241494296494434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A dynamical system produces a dependent multivariate sequence called dynamical time series, developed with an evolution function. As variables in the dynamical time series at the current time-point usually depend on the whole variables in the previous time-point, existing studies forecast the variables at the future time-point by estimating the evolution function. However, some variables in the dynamical time-series are missing in some practical situations. In this study, we propose an autoregressive with slack time series (ARS) model. ARS model involves the simultaneous estimation of the evolution function and the underlying missing variables as a slack time series, with the aid of the time-invariance and linearity of the dynamical system. This study empirically demonstrates the effectiveness of the proposed ARS model.
• Abstract（参考訳）: 力学系は進化関数を用いて開発された動的時系列と呼ばれる依存多変量列を生成する。 現在の時刻における動的時系列の変数は通常、前の時刻における変数全体に依存するため、既存の研究では進化関数を推定することによって将来の時刻における変数を予測する。 しかし、動的時系列のいくつかの変数は、いくつかの実用的な状況では欠落している。 本研究では,スラック時系列(ARS)モデルを用いた自己回帰モデルを提案する。 ARSモデルは、力学系の時間不変性と線形性の助けを借りて、進化関数と基礎となる不足変数をスラック時系列として同時推定する。 本研究では,提案モデルの有効性を実証的に示す。

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