論文の概要: Enhancing Algorithm Performance Understanding through tsMorph: Generating Semi-Synthetic Time Series for Robust Forecasting Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01344v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 09:22:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:04.114817
• Title: Enhancing Algorithm Performance Understanding through tsMorph: Generating Semi-Synthetic Time Series for Robust Forecasting Evaluation
• Title（参考訳）: tsMorphによるアルゴリズム性能向上:ロバスト予測評価のための半合成時系列生成
• Authors: Moisés Santos, André de Carvalho, Carlos Soares,
• Abstract要約: 本稿では,データセットのモーフィングによる半合成時系列生成ツールであるtsMorphについて述べる。 本稿では,Long Short-Term Memory NetworkとDeepAR予測アルゴリズムの予測性能を評価することにより,tsMorphの利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.393259574660092
• License:
• Abstract: Time series forecasting is a subject of significant scientific and industrial importance. Despite the widespread utilization of forecasting methods, there is a dearth of research aimed at comprehending the conditions under which these methods yield favorable or unfavorable performances. Empirical studies, although common, are challenged by the limited availability of time series datasets, restricting the extraction of reliable insights. To address this limitation, we present tsMorph, a tool for generating semi-synthetic time series through dataset morphing. tsMorph works by creating a sequence of datasets from two original datasets. The characteristics of the generated datasets progressively depart from those of one of the datasets and converge toward the attributes of the other dataset. This method provides a valuable alternative for obtaining substantial datasets. In this paper, we show the benefits of tsMorph by assessing the predictive performance of the Long Short-Term Memory Network and DeepAR forecasting algorithms. The time series used for the experiments comes from the NN5 Competition. The experimental results provide important insights. Notably, the performances of the two algorithms improve proportionally with the frequency of the time series. These experiments confirm that tsMorph can be an effective tool for better understanding the behavior of forecasting algorithms, delivering a pathway to overcoming the limitations posed by empirical studies and enabling more extensive and reliable experiments.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、科学的、産業的に重要な課題である。 予測手法が広く活用されているにもかかわらず、これらの手法が好ましくない、あるいは好ましくない性能をもたらす状況を理解することを目的とした研究が数多く行われている。 実証的研究は一般的ではあるが、時系列データセットの可用性が限られており、信頼性のある洞察の抽出が制限されている。 この制限に対処するため、データセットのモーフィングにより半合成時系列を生成するツールであるtsMorphを提案する。 tsMorphは、2つのオリジナルのデータセットからデータセットのシーケンスを作成する。 生成されたデータセットの特徴は、データセットの1つから徐々に離れていき、他のデータセットの属性に向かって収束する。 この方法は、実質的なデータセットを得るための貴重な代替手段を提供する。 本稿では,Long Short-Term Memory NetworkとDeepAR予測アルゴリズムの予測性能を評価することにより,tsMorphの利点を示す。 実験に使用された時系列はNN5コンペティションから来ている。 実験結果は重要な洞察を与える。 特に、2つのアルゴリズムの性能は時系列の周波数に比例して向上する。 これらの実験は、tsMorphが予測アルゴリズムの振る舞いをよりよく理解し、経験的研究によって引き起こされる限界を克服し、より広範囲で信頼性の高い実験を可能にするための効果的なツールであることが確認された。

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