論文の概要: Revitalizing Multivariate Time Series Forecasting: Learnable Decomposition with Inter-Series Dependencies and Intra-Series Variations Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12694v5
• Date: Fri, 5 Jul 2024 07:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:53:32.910846
• Title: Revitalizing Multivariate Time Series Forecasting: Learnable Decomposition with Inter-Series Dependencies and Intra-Series Variations Modeling
• Title（参考訳）: 多変量時系列予測の活性化:系列間依存による学習可能な分解と系列内変動モデリング
• Authors: Guoqi Yu, Jing Zou, Xiaowei Hu, Angelica I. Aviles-Rivero, Jing Qin, Shujun Wang,
• Abstract要約: 動的傾向情報をより合理的に捉えるための学習可能な分解戦略を導入する。 また、シリーズ間の依存関係とシリーズ間のバリエーションを同時にキャプチャする2つのアテンションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.170879566023098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting multivariate time series is crucial, demanding precise modeling of intricate patterns, including inter-series dependencies and intra-series variations. Distinctive trend characteristics in each time series pose challenges, and existing methods, relying on basic moving average kernels, may struggle with the non-linear structure and complex trends in real-world data. Given that, we introduce a learnable decomposition strategy to capture dynamic trend information more reasonably. Additionally, we propose a dual attention module tailored to capture inter-series dependencies and intra-series variations simultaneously for better time series forecasting, which is implemented by channel-wise self-attention and autoregressive self-attention. To evaluate the effectiveness of our method, we conducted experiments across eight open-source datasets and compared it with the state-of-the-art methods. Through the comparison results, our Leddam (LEarnable Decomposition and Dual Attention Module) not only demonstrates significant advancements in predictive performance, but also the proposed decomposition strategy can be plugged into other methods with a large performance-boosting, from 11.87% to 48.56% MSE error degradation.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列の予測は非常に重要であり、シリーズ間の依存関係やシリーズ内のバリエーションを含む複雑なパターンを正確にモデル化する必要がある。 各時系列における特異な傾向特性は課題を生じさせ、既存の手法は基本的な移動平均カーネルに依存し、非線形構造や実世界のデータの複雑な傾向に悩まされる可能性がある。 そこで本研究では,動的傾向情報をより合理的に捉えるための,学習可能な分解戦略を提案する。 さらに,チャネルワイドな自己注意と自己回帰的自己注意によって実装された時系列予測の精度向上のために,シリーズ間の依存関係とシリーズ内変動を同時にキャプチャする2つのアテンションモジュールを提案する。 提案手法の有効性を評価するため,8つのオープンソースデータセットを対象に実験を行い,最先端の手法と比較した。 その結果,Leddam (Learnable Decomposition and Dual Attention Module) は,予測性能の大幅な向上を示すだけでなく,提案した分解戦略を11.87%から48.56%のMSE誤差劣化率で他の手法にプラグインできることがわかった。

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