論文の概要: Unified Long-Term Time-Series Forecasting Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15946v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 18:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 19:07:07.570004
• Title: Unified Long-Term Time-Series Forecasting Benchmark
• Title（参考訳）: 長期時系列予測ベンチマークの統一化
• Authors: Jacek Cyranka, Szymon Haponiuk
• Abstract要約: 本稿では,時系列予測のための包括的データセットを提案する。 多様な動的システムと実生活記録から得られたデータセットのコレクションを組み込んだ。 多様なシナリオにおいて最も効果的なモデルを決定するために、古典的および最先端のモデルを用いて広範なベンチマーク分析を行う。 本研究は,これらのモデルの性能比較を興味深いものにし,モデルの有効性のデータセット依存性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In order to support the advancement of machine learning methods for predicting time-series data, we present a comprehensive dataset designed explicitly for long-term time-series forecasting. We incorporate a collection of datasets obtained from diverse, dynamic systems and real-life records. Each dataset is standardized by dividing it into training and test trajectories with predetermined lookback lengths. We include trajectories of length up to $2000$ to ensure a reliable evaluation of long-term forecasting capabilities. To determine the most effective model in diverse scenarios, we conduct an extensive benchmarking analysis using classical and state-of-the-art models, namely LSTM, DeepAR, NLinear, N-Hits, PatchTST, and LatentODE. Our findings reveal intriguing performance comparisons among these models, highlighting the dataset-dependent nature of model effectiveness. Notably, we introduce a custom latent NLinear model and enhance DeepAR with a curriculum learning phase. Both consistently outperform their vanilla counterparts.
• Abstract（参考訳）: 時系列データ予測のための機械学習手法の進歩を支援するため,長期時系列予測のために設計された包括的データセットを提案する。 多様な動的システムと実生活記録から得られたデータセットのコレクションを組み込んだ。 各データセットは、所定のルックバック長さのトレーニングとテストトラジェクタに分割して標準化される。 長期予測能力の信頼性の高い評価を保証するために、最大2000ドルの軌道を含む。 多様なシナリオにおいて最も効果的なモデルを決定するために、LSTM、DeepAR、NLinear、N-Hits、PatchTST、LatntODEといった古典的および最先端のモデルを用いて広範なベンチマーク分析を行う。 その結果,これらのモデルの性能比較が興味深いことを示し,モデルの有効性のデータセット依存性を強調した。 特筆すべきは、独自の潜在NLinearモデルを導入し、カリキュラム学習フェーズでDeepARを強化することである。 両者とも常にバニラを上回っている。

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