論文の概要: Pyramidal Hidden Markov Model For Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14341v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 16:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 00:20:28.670179
• Title: Pyramidal Hidden Markov Model For Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 多変量時系列予測のためのピラミッド隠れマルコフモデル
• Authors: YeXin Huang
• Abstract要約: 隠れマルコフモデル(HMM)は、その現在の値と以前の値に基づいて時系列の将来値を予測することができる。 本稿では,複数の多段階状態をキャプチャ可能なピラミッド隠れマルコフモデル(PHMM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Hidden Markov Model (HMM) can predict the future value of a time series based on its current and previous values, making it a powerful algorithm for handling various types of time series. Numerous studies have explored the improvement of HMM using advanced techniques, leading to the development of several variations of HMM. Despite these studies indicating the increased competitiveness of HMM compared to other advanced algorithms, few have recognized the significance and impact of incorporating multistep stochastic states into its performance. In this work, we propose a Pyramidal Hidden Markov Model (PHMM) that can capture multiple multistep stochastic states. Initially, a multistep HMM is designed for extracting short multistep stochastic states. Next, a novel time series forecasting structure is proposed based on PHMM, which utilizes pyramid-like stacking to adaptively identify long multistep stochastic states. By employing these two schemes, our model can effectively handle non-stationary and noisy data, while also establishing long-term dependencies for more accurate and comprehensive forecasting. The experimental results on diverse multivariate time series datasets convincingly demonstrate the superior performance of our proposed PHMM compared to its competitive peers in time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 隠れマルコフモデル(HMM)は、現在の値と過去の値に基づいて時系列の将来値を予測することができ、様々な種類の時系列を扱うための強力なアルゴリズムである。 多くの研究が先進的手法を用いてHMMの改良を探求し、様々なHMMの開発に繋がった。 これらの研究は、他の高度なアルゴリズムと比較してHMMの競争力の増大を示しているが、その性能に多段階確率的状態を導入することの重要性と影響を認識しているものは少ない。 本研究では,複数段階の確率的状態をキャプチャできるPraamidal Hidden Markov Model (PHMM)を提案する。 当初、多段階HMMは、短い多段階確率状態の抽出のために設計されている。 次に、ピラミッドのような積み重ねを利用して長い多段階確率状態を適応的に同定するPHMMに基づく新しい時系列予測構造を提案する。 これら2つのスキームを使用することで,非定常データやノイズデータを効果的に処理できると同時に,より正確で包括的な予測のための長期的な依存関係を確立することができる。 多変量時系列データセットの実験結果は、時系列予測における競合相手と比較して提案したPHMMの優れた性能を確実に実証している。

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