論文の概要: RobustTSF: Towards Theory and Design of Robust Time Series Forecasting with Anomalies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02032v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 05:13:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 22:39:30.151583
• Title: RobustTSF: Towards Theory and Design of Robust Time Series Forecasting with Anomalies
• Title（参考訳）: robusttsf:異常を考慮したロバスト時系列予測の理論と設計
• Authors: Hao Cheng, Qingsong Wen, Yang Liu, Liang Sun
• Abstract要約: 汚染データからロバストな予測モデルを自動的に学習する手法を開発した。 そこで本研究では,ロバストな予測モデルを学習するための単純かつ効率的なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.59935971037066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting is an important and forefront task in many real-world applications. However, most of time series forecasting techniques assume that the training data is clean without anomalies. This assumption is unrealistic since the collected time series data can be contaminated in practice. The forecasting model will be inferior if it is directly trained by time series with anomalies. Thus it is essential to develop methods to automatically learn a robust forecasting model from the contaminated data. In this paper, we first statistically define three types of anomalies, then theoretically and experimentally analyze the loss robustness and sample robustness when these anomalies exist. Based on our analyses, we propose a simple and efficient algorithm to learn a robust forecasting model. Extensive experiments show that our method is highly robust and outperforms all existing approaches. The code is available at https://github.com/haochenglouis/RobustTSF.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は多くの実世界のアプリケーションにおいて重要かつ最前線の課題である。 しかし、ほとんどの時系列予測技術は、トレーニングデータは異常なくクリーンであると仮定している。 この仮定は、収集された時系列データを実際に汚染することができるため、非現実的である。 予測モデルは、異常のある時系列によって直接訓練された場合、劣る。 したがって,汚染データからロバスト予測モデルを自動的に学習する手法を開発することが不可欠である。 本稿では,まず3種類の異常を統計的に定義し,これらの異常が存在する場合の損失ロバスト性および試料ロバスト性について理論的および実験的に解析する。 そこで本研究では,ロバスト予測モデルを学ぶための簡便で効率的なアルゴリズムを提案する。 広範な実験により,本手法は高いロバスト性を示し,既存の手法よりも優れていることがわかった。 コードはhttps://github.com/haochenglouis/robusttsfで入手できる。

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