論文の概要: TPRNN: A Top-Down Pyramidal Recurrent Neural Network for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06328v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 12:21:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 15:56:45.922112
• Title: TPRNN: A Top-Down Pyramidal Recurrent Neural Network for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: tprnn:時系列予測のためのトップダウンピラミッド型リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Ling Chen and Jiahua Cui
• Abstract要約: 時系列は、異なるスケールで異なる時間パターン、すなわち異なる時間パターンを持つ。 時系列予測のためのTPRNN(Top-down Pyramidal Recurrent Neural Network)を提案する。 TPRNNは、最高のベースラインに比べて平均8.13%改善して最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.08506873242564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series refer to a series of data points indexed in time order, which can be found in various fields, e.g., transportation, healthcare, and finance. Accurate time series forecasting can enhance optimization planning and decision-making support. Time series have multi-scale characteristics, i.e., different temporal patterns at different scales, which presents a challenge for time series forecasting. In this paper, we propose TPRNN, a Top-down Pyramidal Recurrent Neural Network for time series forecasting. We first construct subsequences of different scales from the input, forming a pyramid structure. Then by executing a multi-scale information interaction module from top to bottom, we model both the temporal dependencies of each scale and the influences of subsequences of different scales, resulting in a complete modeling of multi-scale temporal patterns in time series. Experiments on seven real-world datasets demonstrate that TPRNN has achieved the state-of-the-art performance with an average improvement of 8.13% in MSE compared to the best baseline.
• Abstract（参考訳）: 時系列(英: time series)とは、時間順にインデックスされた一連のデータポイントを指し、交通、医療、金融など様々な分野で見られる。 正確な時系列予測は最適化計画と意思決定支援を強化することができる。 時系列は、異なるスケールの時間パターン、すなわち異なるスケールの時間パターンを持つため、時系列予測の課題が提示される。 本稿では,時系列予測のためのトップダウンピラミッド型リカレントニューラルネットワークであるtprnnを提案する。 まず、入力から異なるスケールのサブシーケンスを構築し、ピラミッド構造を形成する。 そして,マルチスケール情報対話モジュールを上から下から実行することにより,各スケールの時間的依存性と,異なるスケールのサブシーケンスの影響の両方をモデル化し,時系列におけるマルチスケールの時間的パターンをモデル化する。 7つの実世界のデータセットの実験により、TPRNNは最高のベースラインに比べて平均8.13%改善した。

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