論文の概要: Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01597v2
• Date: Sat, 30 Sep 2023 05:53:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 13:53:55.180418
• Title: Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series Forecasting
• Title（参考訳）: ピーク時間連続予測における深層学習の可能性
• Authors: Zhenwei Zhang, Xin Wang, Jingyuan Xie, Heling Zhang, Yuantao Gu
• Abstract要約: 本稿では,Pak-Hour Series Forecasting (PHSF)タスクに特化して設計された新しいフレームワークであるSeq2Peakについて述べる。 非定常性問題を緩和するCyclicNormパイプラインと、シンプルだが効果的なトレーニング可能なパラメータフリーのピーク時デコーダの2つの重要なコンポーネントを提供する。 公開されている時系列データセットの実験は、提案フレームワークの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.396667925659507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unlocking the potential of deep learning in Peak-Hour Series Forecasting (PHSF) remains a critical yet underexplored task in various domains. While state-of-the-art deep learning models excel in regular Time Series Forecasting (TSF), they struggle to achieve comparable results in PHSF. This can be attributed to the challenges posed by the high degree of non-stationarity in peak-hour series, which makes direct forecasting more difficult than standard TSF. Additionally, manually extracting the maximum value from regular forecasting results leads to suboptimal performance due to models minimizing the mean deficit. To address these issues, this paper presents Seq2Peak, a novel framework designed specifically for PHSF tasks, bridging the performance gap observed in TSF models. Seq2Peak offers two key components: the CyclicNorm pipeline to mitigate the non-stationarity issue and a simple yet effective trainable-parameter-free peak-hour decoder with a hybrid loss function that utilizes both the original series and peak-hour series as supervised signals. Extensive experimentation on publicly available time series datasets demonstrates the effectiveness of the proposed framework, yielding a remarkable average relative improvement of 37.7% across four real-world datasets for both transformer- and non-transformer-based TSF models.
• Abstract（参考訳）: Peak-Hour Series Forecasting (PHSF) における深層学習の可能性を解き放つことは、様々な領域において重要で未調査の課題である。 最先端のディープラーニングモデルは通常の時系列予測(TSF)では優れていますが、PHSFでは同等の結果を得るのに苦労しています。 これは、ピーク時系列における高い非定常性によって引き起こされる課題によるもので、これは通常の TSF よりも直接予測が困難である。 さらに、定期的な予測結果から手動で最大値を抽出すると、平均赤字を最小化するモデルによる最適化性能が低下する。 これらの問題に対処するため,本論文では,PHSFタスク用に設計された新しいフレームワークであるSeq2Peakについて述べる。 Seq2Peakは2つの重要なコンポーネントを提供している。非定常性問題を緩和するCyclicNormパイプラインと、オリジナルのシリーズとピーク時間の両方を教師付き信号として利用するハイブリッド損失関数を備えた単純なトレーニング可能なパラメータなしピーク時デコーダである。 一般公開された時系列データセットに関する広範囲な実験により、提案フレームワークの有効性が示され、トランスフォーマベースとトランスフォーマベースの両方のtsfモデルにおいて、4つの実世界のデータセットで平均37.7%の大幅な改善が得られた。

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