論文の概要: Probabilistic Forecasting with Coherent Aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09797v2
• Date: Mon, 5 Aug 2024 23:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 19:51:34.506590
• Title: Probabilistic Forecasting with Coherent Aggregation
• Title（参考訳）: コヒーレントアグリゲーションによる確率予測
• Authors: Kin G. Olivares, Geoffrey Négiar, Ruijun Ma, O. Nangba Meetei, Mengfei Cao, Michael W. Mahoney,
• Abstract要約: MQForecasterニューラルネットワークアーキテクチャを構築によりコヒーレンスを実現するための新しい深いガウス因子予測モデルで拡張する。 DeepCoFactorはモデルパラメータに関して区別できるサンプルを生成する。 CRPS予測精度は4.16から54.40%向上し、一般に公開されている3つの階層的予測データセットで測定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.215158938066054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Obtaining accurate probabilistic forecasts is an important operational challenge in many applications, perhaps most obviously in energy management, climate forecasting, supply chain planning, and resource allocation. In many of these applications, there is a natural hierarchical structure over the forecasted quantities; and forecasting systems that adhere to this hierarchical structure are said to be coherent. Furthermore, operational planning benefits from accuracy at all levels of the aggregation hierarchy. Building accurate and coherent forecasting systems, however, is challenging: classic multivariate time series tools and neural network methods are still being adapted for this purpose. In this paper, we augment an MQForecaster neural network architecture with a novel deep Gaussian factor forecasting model that achieves coherence by construction, yielding a method we call the Deep Coherent Factor Model Neural Network (DeepCoFactor) model. DeepCoFactor generates samples that can be differentiated with respect to model parameters, allowing optimization on various sample-based learning objectives that align with the forecasting system's goals, including quantile loss and the scaled Continuous Ranked Probability Score (CRPS). In a comparison to state-of-the-art coherent forecasting methods, DeepCoFactor achieves significant improvements in scaled CRPS forecast accuracy, with gains between 4.16 and 54.40%, as measured on three publicly available hierarchical forecasting datasets.
• Abstract（参考訳）: 正確な確率予測を得ることは、エネルギー管理、気候予測、サプライチェーン計画、資源配分など、多くのアプリケーションにおいて重要な運用上の課題である。 これらの応用の多くは、予測された量に対して自然な階層構造が存在し、この階層構造に従属する予測系はコヒーレントであると言われている。 さらに、オペレーショナルプランニングは、アグリゲーション階層のあらゆるレベルにおける精度から恩恵を受ける。 しかし、正確で一貫性のある予測システムを構築することは難しい。古典的な多変量時系列ツールとニューラルネットワークの手法は、この目的のためにいまだに適応している。 本稿では, MQForecaster ニューラルネットワークアーキテクチャを, 構築によるコヒーレンスを実現する新しい深いガウス因子予測モデルで拡張し, ディープコヒーレント因子モデルニューラルネットワーク(DeepCoFactor)モデルと呼ぶ手法を提案する。 DeepCoFactorは、モデルパラメータに関して区別できるサンプルを生成し、予測システムの目標に沿った様々なサンプルベースの学習目標を最適化する。 最先端のコヒーレント予測手法と比較して、DeepCoFactorは、利用可能な3つの階層的予測データセットで測定された4.16から54.40%の精度で、スケールしたCRPS予測精度を大幅に改善した。

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