論文の概要: Improving the Transferability of Time Series Forecasting with Decomposition Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00066v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 18:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 18:11:10.948010
• Title: Improving the Transferability of Time Series Forecasting with Decomposition Adaptation
• Title（参考訳）: 分解適応による時系列予測の転送性の向上
• Authors: Yan Gao, Yan Wang, Qiang Wang
• Abstract要約: 時系列予測では、十分なデータを得るのは難しいため、ニューラル予測モデルの性能が制限される。 データ不足の制限を軽減するため、SeDAN(Sequence Decomposition Adaptation Network)を設計する。 SeDANは、クロスドメインデータセットからの転送可能な知識を調整することで、ターゲットドメインでの予測性能を改善するための、新しい転送アーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.09967794482993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to effective pattern mining and feature representation, neural forecasting models based on deep learning have achieved great progress. The premise of effective learning is to collect sufficient data. However, in time series forecasting, it is difficult to obtain enough data, which limits the performance of neural forecasting models. To alleviate the data scarcity limitation, we design Sequence Decomposition Adaptation Network (SeDAN) which is a novel transfer architecture to improve forecasting performance on the target domain by aligning transferable knowledge from cross-domain datasets. Rethinking the transferability of features in time series data, we propose Implicit Contrastive Decomposition to decompose the original features into components including seasonal and trend features, which are easier to transfer. Then we design the corresponding adaptation methods for decomposed features in different domains. Specifically, for seasonal features, we perform joint distribution adaptation and for trend features, we design an Optimal Local Adaptation. We conduct extensive experiments on five benchmark datasets for multivariate time series forecasting. The results demonstrate the effectiveness of our SeDAN. It can provide more efficient and stable knowledge transfer.
• Abstract（参考訳）: 効果的なパターンマイニングと特徴表現により、ディープラーニングに基づくニューラル予測モデルは大きな進歩を遂げた。 効果的な学習の前提は十分なデータを集めることである。 しかし,時系列予測では十分なデータを得ることが困難であり,ニューラル予測モデルの性能が制限される。 データ不足の制限を軽減するため,新たな転送アーキテクチャであるSeDAN(Sequence Decomposition Adaptation Network)を設計し,クロスドメインデータセットからの転送可能な知識を整合させることで,対象領域における予測性能を向上させる。 時系列データにおける特徴の伝達可能性を再考し,特徴を季節的・傾向的特徴を含むコンポーネントに分解するインプリシトコントラスト分解法を提案する。 次に,異なる領域の分解特徴に対して対応する適応法を設計する。 具体的には,季節的特徴に対して,協調的分布適応を行い,傾向的特徴に対して最適な局所的適応をデザインする。 多変量時系列予測のための5つのベンチマークデータセットについて広範な実験を行った。 その結果,SeDANの有効性が示された。 より効率的で安定した知識伝達を提供することができる。

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