論文の概要: Attractor Memory for Long-Term Time Series Forecasting: A Chaos Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11463v2
• Date: Sun, 26 May 2024 11:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 07:15:18.679424
• Title: Attractor Memory for Long-Term Time Series Forecasting: A Chaos Perspective
• Title（参考訳）: 長期連続予測のためのトラクターメモリ:カオス的視点
• Authors: Jiaxi Hu, Yuehong Hu, Wei Chen, Ming Jin, Shirui Pan, Qingsong Wen, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: textbftextitAttraosはカオス理論を長期時系列予測に取り入れている。 本研究では,AttraosがPatchTSTと比較して,パラメータの12分の1しか持たない主流データセットやカオスデータセットにおいて,LTSF法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.60312929416228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In long-term time series forecasting (LTSF) tasks, an increasing number of models have acknowledged that discrete time series originate from continuous dynamic systems and have attempted to model their dynamical structures. Recognizing the chaotic nature of real-world data, our model, \textbf{\textit{Attraos}}, incorporates chaos theory into LTSF, perceiving real-world time series as observations from unknown high-dimensional chaotic dynamic systems. Under the concept of attractor invariance, Attraos utilizes non-parametric Phase Space Reconstruction embedding and the proposed multi-scale dynamic memory unit to memorize historical dynamics structure and predicts by a frequency-enhanced local evolution strategy. Detailed theoretical analysis and abundant empirical evidence consistently show that Attraos outperforms various LTSF methods on mainstream LTSF datasets and chaotic datasets with only one-twelfth of the parameters compared to PatchTST.
• Abstract（参考訳）: 長期間の時系列予測(LTSF)タスクでは、離散時系列は連続力学系に由来すると認識され、それらの動的構造をモデル化しようとするモデルが増えている。 実世界のデータのカオス性を認識し、カオス理論をLTSFに組み込んで、未知の高次元カオス力学系からの観測として実世界の時系列を知覚する。 アトラオスは、非パラメトリック位相空間再構成とマルチスケール動的メモリユニットを用いて、歴史的力学構造を記憶し、周波数を拡大した局所進化戦略によって予測する。 詳細な理論的分析と豊富な経験的証拠は、Attraosが主流のLTSFデータセットやカオスデータセットにおいて、PatchTSTと比較してたったの12分の1のパラメータで、LTSFメソッドよりも優れていることを一貫して示している。

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