論文の概要: Position Paper: An Integrated Perspective on Data, Metrics, and Methodology for Deep Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07446v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 08:51:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:58:11.231546
• Title: Position Paper: An Integrated Perspective on Data, Metrics, and Methodology for Deep Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 位置紙:深部時系列予測のためのデータ・メトリクス・方法論の統合的視点
• Authors: Jiawen Zhang, Xumeng Wen, Shun Zheng, Jia Li, Jiang Bian
• Abstract要約: 深層時系列予測は多くの実践的応用において重要な役割を担っている。 包括的なフレームワークを提案することで、現在の予測プラクティスの限界を超越することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.84249170034528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep time-series forecasting plays an integral role in numerous practical applications. However, existing research fall short by focusing narrowly on either neural architecture designs for long-term point forecasts or probabilistic models for short-term scenarios. By proposing a comprehensive framework, facilitated by a novel tool, ProbTS, that integrates diverse data scenarios, evaluation metrics, and methodological focuses, we aim to transcend the limitations of current forecasting practices. Rigorous experimentation uncovers pivotal insights, including the supreme importance of aligning forecasting methodologies with the unique characteristics of the data; the necessity of a broad spectrum of metrics for accurately assessing both point and distributional forecasts; and the challenges inherent in adapting existing forecasting methods to a wider range of scenarios. These findings not only challenge conventional approaches but also illuminate promising avenues for future research, suggesting a more nuanced and effective strategy for advancing the field of deep time-series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 深層時系列予測は多くの実践的応用において重要な役割を担っている。 しかしながら、既存の研究は、長期的なポイント予測のためのニューラルアーキテクチャ設計か、短期シナリオのための確率モデルに限定して、不足している。 多様なデータシナリオ、評価メトリクス、方法論的焦点を統合する新しいツールであるprobtsによって促進される包括的なフレームワークの提案により、現在の予測手法の限界を超越することを目指している。 厳密な実験は、予測方法論をデータの特徴と整合させることの最大の重要性、点と分布の予測を正確に評価する幅広い指標の必要性、既存の予測手法を幅広いシナリオに適応させることに固有の課題など、重要な洞察を明らかにする。 これらの知見は, 従来のアプローチに挑戦するだけでなく, 将来的な研究の道筋を照らし, 深層時系列予測の分野を推し進めるための, より曖昧で効果的な戦略を示唆している。

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