論文の概要: When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11569v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 04:03:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 11:13:31.627480
• Title: When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Rigidity Hurts:確率的階層的時系列予測のためのソフト一貫性規則化
• Authors: Harshavardhan Kamarthi, Lingkai Kong, Alexander Rodr\'iguez, Chao Zhang, B. Aditya Prakash
• Abstract要約: 確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.30930115236228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic hierarchical time-series forecasting is an important variant of time-series forecasting, where the goal is to model and forecast multivariate time-series that have underlying hierarchical relations. Most methods focus on point predictions and do not provide well-calibrated probabilistic forecasts distributions. Recent state-of-art probabilistic forecasting methods also impose hierarchical relations on point predictions and samples of distribution which does not account for coherency of forecast distributions. Previous works also silently assume that datasets are always consistent with given hierarchical relations and do not adapt to real-world datasets that show deviation from this assumption. We close both these gap and propose PROFHiT, which is a fully probabilistic hierarchical forecasting model that jointly models forecast distribution of entire hierarchy. PROFHiT uses a flexible probabilistic Bayesian approach and introduces a novel Distributional Coherency regularization to learn from hierarchical relations for entire forecast distribution that enables robust and calibrated forecasts as well as adapt to datasets of varying hierarchical consistency. On evaluating PROFHiT over wide range of datasets, we observed 41-88% better performance in accuracy and significantly better calibration. Due to modeling the coherency over full distribution, we observed that PROFHiT can robustly provide reliable forecasts even if up to 10% of input time-series data is missing where other methods' performance severely degrade by over 70%.
• Abstract（参考訳）: 確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種であり、階層的関係を基礎とする多変量時系列のモデル化と予測を目標としている。 ほとんどの手法は点予測に焦点をあて、適切に調整された確率的予測分布を提供しない。 近年の最先端確率予測手法は,予測分布の一貫性を考慮しない点予測と分布のサンプルに階層的関係を課している。 以前の研究は、データセットが常に与えられた階層的な関係と一致しており、この仮定からの逸脱を示す現実世界のデータセットに適応していないことを静かに仮定している。 両者のギャップを埋めて,階層全体の分布の予測を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデル PROFHiT を提案する。 PROFHiTは柔軟な確率的ベイズ的アプローチを採用し、新しい分散コヒーレンシ正規化を導入し、予測分布全体の階層的関係から学習し、堅牢で校正された予測を可能にし、様々な階層的一貫性のデータセットに適応する。 幅広いデータセット上での習熟度評価では,精度が41～88%向上し,校正精度が有意に向上した。 完全分布上のコヒーレンシをモデル化することにより,入力時系列データの最大10%が欠落していても,proFHiTは信頼性の高い予測を確実に提供できることがわかった。

関連論文リスト

• Probabilistic Conformal Prediction with Approximate Conditional Validity [81.30551968980143]
  本研究では,共形手法の柔軟性と条件分布の推定を組み合わせ,予測セットを生成する手法を開発した。 我々の手法は、条件付きカバレッジの観点から既存の手法よりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T20:44:48Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T06:13:53Z)
• A Top-Down Approach to Hierarchically Coherent Probabilistic Forecasting [21.023456590248827]
  注意に基づく新しいRNNモデルを用いて、各親予測が任意の時点において、その子ノード間で分割される割合の分布を学習する。 結果の予測はトップダウンで計算され、自然にコヒーレントである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-21T21:32:28Z)
• Distributional Gradient Boosting Machines [77.34726150561087]
  私たちのフレームワークはXGBoostとLightGBMをベースにしています。 我々は,このフレームワークが最先端の予測精度を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T06:32:19Z)
• MECATS: Mixture-of-Experts for Quantile Forecasts of Aggregated Time Series [11.826510794042548]
  我々はtexttMECATS という異種の専門家フレームワークを混合して導入する。 集約階層を通じて関連付けられた時系列の集合の値を同時に予測する。 異なる種類の予測モデルを個別の専門家として使用することで、各モデルの形式を対応する時系列の性質に合わせて調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-22T05:05:30Z)
• Long Range Probabilistic Forecasting in Time-Series using High Order Statistics [19.12411040726229]
  本稿では,ベースレベルとアグリゲーション統計量で一致した予測を生成する新しい確率予測手法を提案する。 提案手法は,3つの領域にまたがる実際のデータセットにおいて,ベースレベルと非表示アグリゲーションの両方で予測性能を向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T11:10:35Z)
• Probabilistic Hierarchical Forecasting with Deep Poisson Mixtures [2.1670528702668648]
  本稿では,信頼性の高い階層情報が存在する場合に,時系列の正確で一貫性のある確率予測を行う新しい手法を提案する。 私たちはそれをDeep Poisson Mixture Network(DPMN)と呼ぶ。 ニューラルネットワークと階層時系列構造の結合分布の統計モデルの組み合わせに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T18:02:03Z)
• Probabilistic Gradient Boosting Machines for Large-Scale Probabilistic Regression [51.770998056563094]
  PGBM(Probabilistic Gradient Boosting Machines)は、確率的予測を生成する手法である。 既存の最先端手法と比較してPGBMの利点を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T08:32:13Z)
• Learning Interpretable Deep State Space Model for Probabilistic Time Series Forecasting [98.57851612518758]
  確率的時系列予測は、その歴史に基づいて将来の分布を推定する。 本稿では,非線形エミッションモデルと遷移モデルとをネットワークによってパラメータ化した,確率的時系列予測のための深部状態空間モデルを提案する。 実験では,我々のモデルが正確かつ鋭い確率予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-31T06:49:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。