論文の概要: TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19072v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 11:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 15:02:46.563128
• Title: TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables
• Title（参考訳）: TimeXer: 外部変数による時系列予測のためのトランスフォーマーの強化
• Authors: Yuxuan Wang, Haixu Wu, Jiaxiang Dong, Yong Liu, Yunzhong Qiu, Haoran Zhang, Jianmin Wang, Mingsheng Long
• Abstract要約: 内因性変数の予測を強化するために外部情報を利用する新しいフレームワークであるTimeXerを提案する。 TimeXerは、内在変数による時系列予測を大幅に改善し、12の実世界の予測ベンチマークで一貫した最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.07393844821522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have demonstrated remarkable performance in time series forecasting. However, due to the partially-observed nature of real-world applications, solely focusing on the target of interest, so-called endogenous variables, is usually insufficient to guarantee accurate forecasting. Notably, a system is often recorded into multiple variables, where the exogenous series can provide valuable external information for endogenous variables. Thus, unlike prior well-established multivariate or univariate forecasting that either treats all the variables equally or overlooks exogenous information, this paper focuses on a practical setting, which is time series forecasting with exogenous variables. We propose a novel framework, TimeXer, to utilize external information to enhance the forecasting of endogenous variables. With a deftly designed embedding layer, TimeXer empowers the canonical Transformer architecture with the ability to reconcile endogenous and exogenous information, where patch-wise self-attention and variate-wise cross-attention are employed. Moreover, a global endogenous variate token is adopted to effectively bridge the exogenous series into endogenous temporal patches. Experimentally, TimeXer significantly improves time series forecasting with exogenous variables and achieves consistent state-of-the-art performance in twelve real-world forecasting benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は時系列予測において顕著な性能を示した。 しかし、現実の応用が部分的に観察されているため、興味の対象である内因性変数のみに焦点を当てているため、正確な予測を保証するには不十分である。 特に、システムはしばしば複数の変数に記録され、外因性系列は内因性変数の貴重な外部情報を提供できる。 したがって,従来確立されていた多変量予測や一変量予測とは違って,本論文では,外生変数を用いた時系列予測の実践的な設定に焦点をあてる。 内因性変数の予測を強化するために外部情報を利用する新しいフレームワークであるTimeXerを提案する。 整然とした設計の埋め込みレイヤにより、TimeXerは、内因性および外因性情報の整合性を備えた標準トランスフォーマーアーキテクチャをパワーアップする。 さらに、外因性系列を内因性時間パッチに効果的にブリッジするために、グローバルな内因性変動トークンが採用されている。 実験的に、timexerは外因性変数による時系列予測を大幅に改善し、12の現実世界予測ベンチマークで一貫した最先端のパフォーマンスを達成する。

関連論文リスト

• Powerformer: A Transformer with Weighted Causal Attention for Time-series Forecasting [50.298817606660826]
  我々は,非因果重みをスムーズな重み付き崩壊に応じて再加重する因果重みに置き換える新しいトランスフォーマーであるPowerformerを紹介する。 我々の実証実験の結果,Powerformer は公開時系列ベンチマークで最先端の精度を達成できた。 分析の結果、トレーニング中にモデルの局所性バイアスが増幅され、時系列データとパワールールに基づく注意の相互作用が示されることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T04:42:11Z)
• EDformer: Embedded Decomposition Transformer for Interpretable Multivariate Time Series Predictions [4.075971633195745]
  本稿では,時系列予測タスクのための組込みトランス「EDformer」を提案する。 基本要素を変更することなく、Transformerアーキテクチャを再利用し、その構成部品の有能な機能について検討する。 このモデルは、複雑な実世界の時系列データセットの精度と効率の観点から、最先端の予測結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T11:13:57Z)
• ExoTST: Exogenous-Aware Temporal Sequence Transformer for Time Series Prediction [11.511830352094353]
  時系列予測のためのトランスフォーマーベースのフレームワークであるExoTSTを提案する。 過去の変数と現在の変数を統合するために、ExoTSTは、新しい時間的相互モダリティ融合モジュールを導入した。 実世界の炭素フラックスデータセットと時系列ベンチマークの実験は、ExoTSTの優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T03:04:37Z)
• Timer-XL: Long-Context Transformers for Unified Time Series Forecasting [67.83502953961505]
  我々は時系列の統一予測のための生成変換器Timer-XLを提案する。 Timer-XLは、統一されたアプローチにより、挑戦的な予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T07:27:39Z)
• DLFormer: Enhancing Explainability in Multivariate Time Series Forecasting using Distributed Lag Embedding [4.995397953581609]
  本研究では,分散ラグ埋め込みと統合されたアテンションベースのアーキテクチャであるDLFormerを紹介する。 既存の注目ベースのハイパフォーマンスモデルと比較して、優れたパフォーマンス向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T20:39:54Z)
• Leveraging 2D Information for Long-term Time Series Forecasting with Vanilla Transformers [55.475142494272724]
  時系列予測は、様々な領域における複雑な力学の理解と予測に不可欠である。 GridTSTは、革新的な多方向性の注意を用いた2つのアプローチの利点を組み合わせたモデルである。 このモデルは、さまざまな現実世界のデータセットに対して、常に最先端のパフォーマンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:41:21Z)
• Probabilistic Learning of Multivariate Time Series with Temporal Irregularity [21.361823581838355]
  実世界の時系列はしばしば、一様間隔や不整合変数を含む時間的不規則に悩まされる。 本稿では,変数の連立分布を任意の連続点で捉えながら,時間的不規則性をモデル化するエンドツーエンドフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T14:08:48Z)
• TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
  時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。 本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。 本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T21:37:29Z)
• Instance-wise Graph-based Framework for Multivariate Time Series Forecasting [69.38716332931986]
  我々は,異なる時刻スタンプにおける変数の相互依存性を利用するための,シンプルで効率的なインスタンス単位のグラフベースのフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークのキーとなる考え方は、異なる変数の履歴時系列から予測すべき現在の時系列に情報を集約することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T07:38:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。