論文の概要: Optimizing accuracy and diversity: a multi-task approach to forecast combinations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20545v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 22:52:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 20:17:08.310619
• Title: Optimizing accuracy and diversity: a multi-task approach to forecast combinations
• Title（参考訳）: 精度と多様性の最適化--予測組み合わせに対するマルチタスクアプローチ
• Authors: Giovanni Felici, Antonio M. Sudoso
• Abstract要約: 両問題を同時に解くことに焦点を当てたマルチタスク最適化パラダイムを提案する。 標準的な機能ベースの予測アプローチに、さらなる学習と最適化のタスクが組み込まれている。 提案手法は,特徴に基づく予測において,多様性の本質的な役割を引き出すものである。
• 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: Forecast combination involves using multiple forecasts to create a single, more accurate prediction. Recently, feature-based forecasting has been employed to either select the most appropriate forecasting models or to optimize the weights of their combination. In this paper, we present a multi-task optimization paradigm that focuses on solving both problems simultaneously and enriches current operational research approaches to forecasting. In essence, it incorporates an additional learning and optimization task into the standard feature-based forecasting approach, focusing on the identification of an optimal set of forecasting methods. During the training phase, an optimization model with linear constraints and quadratic objective function is employed to identify accurate and diverse methods for each time series. Moreover, within the training phase, a neural network is used to learn the behavior of that optimization model. Once training is completed the candidate set of methods is identified using the network. The proposed approach elicits the essential role of diversity in feature-based forecasting and highlights the interplay between model combination and model selection when optimizing forecasting ensembles. Experimental results on a large set of series from the M4 competition dataset show that our proposal enhances point forecast accuracy compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 予測の組み合わせは、複数の予測を使用して、1つのより正確な予測を生成する。 近年、最も適切な予測モデルを選択するか、それらの組み合わせの重みを最適化するために機能ベースの予測が採用されている。 本稿では,複数の課題を同時に解決し,予測のための現在の運用研究手法を充実させるマルチタスク最適化パラダイムを提案する。 基本的には、標準的な機能ベースの予測アプローチに学習と最適化のタスクを追加し、最適な予測方法のセットを特定することに焦点を当てている。 トレーニングフェーズでは、線形制約と二次目的関数を持つ最適化モデルを用いて、各時系列の正確かつ多様な方法を特定する。 さらに、トレーニングフェーズ内では、ニューラルネットワークを使用して、その最適化モデルの振る舞いを学習する。 トレーニングが完了すると、ネットワークを使用してメソッドの候補セットが識別される。 提案手法は特徴に基づく予測における多様性の本質的役割を導き,予測アンサンブルを最適化する際のモデル組み合わせとモデル選択の相互作用を強調する。 m4コンペティションデータセットを用いた大規模シリーズ実験の結果,本提案手法は最先端手法に比べてポイント予測精度が向上することが示された。

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