論文の概要: ATFNet: Adaptive Time-Frequency Ensembled Network for Long-term Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05192v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 04:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:33:28.630795
• Title: ATFNet: Adaptive Time-Frequency Ensembled Network for Long-term Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: ATFNet:長期連続予測のための適応時間周波数アンサンブルネットワーク
• Authors: Hengyu Ye, Jiadong Chen, Shijin Gong, Fuxin Jiang, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Xiaofeng Gao,
• Abstract要約: ATFNetは、時間ドメインモジュールと周波数ドメインモジュールを組み合わせた革新的なフレームワークである。 本稿では,2つのモジュール間の重み調整機構であるドミナント・ハーモニック・シリーズ・エナジー・ウェイトリングを紹介する。 我々の複素数値スペクトル注意機構は、異なる周波数の組み合わせ間の複雑な関係を識別するための新しいアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.694820760102176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The intricate nature of time series data analysis benefits greatly from the distinct advantages offered by time and frequency domain representations. While the time domain is superior in representing local dependencies, particularly in non-periodic series, the frequency domain excels in capturing global dependencies, making it ideal for series with evident periodic patterns. To capitalize on both of these strengths, we propose ATFNet, an innovative framework that combines a time domain module and a frequency domain module to concurrently capture local and global dependencies in time series data. Specifically, we introduce Dominant Harmonic Series Energy Weighting, a novel mechanism for dynamically adjusting the weights between the two modules based on the periodicity of the input time series. In the frequency domain module, we enhance the traditional Discrete Fourier Transform (DFT) with our Extended DFT, designed to address the challenge of discrete frequency misalignment. Additionally, our Complex-valued Spectrum Attention mechanism offers a novel approach to discern the intricate relationships between different frequency combinations. Extensive experiments across multiple real-world datasets demonstrate that our ATFNet framework outperforms current state-of-the-art methods in long-term time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列データ分析の複雑な性質は、時間と周波数領域の表現によって提供される異なる利点から大きく恩恵を受ける。 時間領域は、特に非周期的系列において、局所的な依存関係を表現するのに優れているが、周波数領域は、グローバルな依存関係を捉えるのに優れており、明らかに周期的なパターンを持つ級数にとって理想的である。 これらの長所を両立させるために,時間領域モジュールと周波数領域モジュールを組み合わせた,時系列データにおける局所的およびグローバル的依存関係を同時キャプチャする革新的なフレームワークであるAFFNetを提案する。 具体的には、入力時系列の周期性に基づいて2つのモジュール間の重みを動的に調整する新しいメカニズムであるドミナント・ハーモニック・シリーズ・エナジー・ウェイトリングを導入する。 周波数領域モジュールでは、離散周波数の不整合の課題に対処するために、拡張DFTを用いて従来の離散フーリエ変換(DFT)を強化する。 さらに、複素数値スペクトル注意機構は、異なる周波数の組み合わせ間の複雑な関係を識別するための新しいアプローチを提供する。 複数の実世界のデータセットにわたる大規模な実験により、我々のATFNetフレームワークは、長期の時系列予測において現在の最先端の手法より優れていることが示された。

関連論文リスト

• MFF-FTNet: Multi-scale Feature Fusion across Frequency and Temporal Domains for Time Series Forecasting [18.815152183468673]
  時系列予測は多くの分野において重要であるが、現在のディープラーニングモデルはノイズやデータの分散、複雑なパターンのキャプチャに苦労している。 本稿では,コントラスト学習とマルチスケール特徴抽出を組み合わせることで,これらの課題に対処する新しいフレームワークであるMFF-FTNetを提案する。 5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、MFF-FTNetが最先端のモデルを大幅に上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T12:41:42Z)
• FlexTSF: A Universal Forecasting Model for Time Series with Variable Regularities [17.164913785452367]
  我々は,より優れた一般化を持ち,正規時間と不規則時間の両方をサポートする普遍時系列予測モデルFlexTSFを提案する。 12のデータセットの実験では、FlexTSFは、それぞれ通常の時系列と不規則時系列のために設計された最先端の予測モデルより優れていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T16:14:09Z)
• Moirai-MoE: Empowering Time Series Foundation Models with Sparse Mixture of Experts [103.725112190618]
  本稿では,単一入出力プロジェクション層を用いたMoirai-MoEを紹介するとともに,多種多様な時系列パターンのモデリングを専門家の疎結合に委ねる。 39のデータセットに対する大規模な実験は、既存の基盤モデルよりも、分配シナリオとゼロショットシナリオの両方において、Moirai-MoEの優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T13:01:11Z)
• FTMixer: Frequency and Time Domain Representations Fusion for Time Series Modeling [7.980240191498627]
  時系列データは、時間領域と周波数領域の両方で表すことができる。 両領域の強度を利用するために、周波数・時間領域混合器(FTMixer)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:31:46Z)
• FAITH: Frequency-domain Attention In Two Horizons for Time Series Forecasting [13.253624747448935]
  時系列予測は、産業機器の保守、気象学、エネルギー消費、交通流、金融投資など、様々な分野で重要な役割を果たしている。 現在のディープラーニングベースの予測モデルは、予測結果と基礎的真実の間に大きな違いを示すことが多い。 本稿では、時系列をトレンドと季節成分に分解する2つのホライズンズにおける周波数領域注意モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T02:37:02Z)
• PDETime: Rethinking Long-Term Multivariate Time Series Forecasting from the perspective of partial differential equations [49.80959046861793]
  本稿では,ニューラルPDEソルバの原理に着想を得た新しいLMTFモデルであるPDETimeを提案する。 7つの異なる時間的実世界のLMTFデータセットを用いた実験により、PDETimeがデータ固有の性質に効果的に適応できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T17:39:44Z)
• Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers [104.56318980466742]
  マスク型ユニバーサル時系列予測変換器(モイライ)について述べる。 Moiraiは、新たに導入された大規模オープンタイムシリーズアーカイブ(LOTSA)で訓練されており、9つのドメインで27億以上の観測が行われた。 Moiraiは、フルショットモデルと比較してゼロショットの予測器として、競争力や優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T20:00:45Z)
• Frequency-domain MLPs are More Effective Learners in Time Series Forecasting [67.60443290781988]
  時系列予測は、金融、交通、エネルギー、医療など、さまざまな産業領域において重要な役割を果たしてきた。 最多ベースの予測手法は、ポイントワイドマッピングと情報のボトルネックに悩まされる。 本稿では、時系列予測のための周波数領域上に構築された、シンプルで効果的なアーキテクチャであるFreTSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T17:05:13Z)
• UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting [59.11817101030137]
  この研究はドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。 効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは、以下の課題を提示します。 効果的なドメイン間時系列学習のためのUniTimeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T06:30:22Z)
• WFTNet: Exploiting Global and Local Periodicity in Long-term Time Series Forecasting [61.64303388738395]
  本稿では,長期連続予測のためのWavelet-Fourier Transform Network (WFTNet)を提案する。 さまざまな時系列データセットのテストでは、WFTNetは他の最先端のベースラインを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T13:44:18Z)
• TFDNet: Time-Frequency Enhanced Decomposed Network for Long-term Time Series Forecasting [2.6361094144982005]
  長期の時系列予測は重要な課題であり、幅広い応用がある。 最近の手法は、1つのドメインから下位のパターンをキャプチャすることに焦点を当てている。 本稿では時間周波数拡張分解ネットワーク(TFDNet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T14:01:43Z)

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。