Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepVARMA: A Hybrid Deep Learning and VARMA Model for Chemical Industry Index Forecasting

論文の概要: DeepVARMA: A Hybrid Deep Learning and VARMA Model for Chemical Industry Index Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17615v1
Date: Fri, 26 Apr 2024 09:15:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 20:00:20.319802
Title: DeepVARMA: A Hybrid Deep Learning and VARMA Model for Chemical Industry Index Forecasting
Title（参考訳）: DeepVARMA: 化学産業指標予測のためのハイブリッドディープラーニングとVARMAモデル
Authors: Xiang Li, Hu Yang,
Abstract要約: 本稿では,LSTMモデルとVARMAXモデルを組み合わせた新しい予測モデルであるDeepVARMAを提案する。実験結果から,新しいモデルでは予測精度が最良であることが示唆された。本研究は, 化学産業における今後の開発・科学的意思決定のための, より正確なツールと方法を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.738606795298043
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Since the chemical industry index is one of the important indicators to measure the development of the chemical industry, forecasting it is critical for understanding the economic situation and trends of the industry. Taking the multivariable nonstationary series-synthetic material index as the main research object, this paper proposes a new prediction model: DeepVARMA, and its variants Deep-VARMA-re and DeepVARMA-en, which combine LSTM and VARMAX models. The new model firstly uses the deep learning model such as the LSTM remove the trends of the target time series and also learn the representation of endogenous variables, and then uses the VARMAX model to predict the detrended target time series with the embeddings of endogenous variables, and finally combines the trend learned by the LSTM and dependency learned by the VARMAX model to obtain the final predictive values. The experimental results show that (1) the new model achieves the best prediction accuracy by combining the LSTM encoding of the exogenous variables and the VARMAX model. (2) In multivariate non-stationary series prediction, DeepVARMA uses a phased processing strategy to show higher adaptability and accuracy compared to the traditional VARMA model as well as the machine learning models LSTM, RF and XGBoost. (3) Compared with smooth sequence prediction, the traditional VARMA and VARMAX models fluctuate more in predicting non-smooth sequences, while DeepVARMA shows more flexibility and robustness. This study provides more accurate tools and methods for future development and scientific decision-making in the chemical industry.
Abstract（参考訳）: 化学産業指数は化学産業の発展を測る重要な指標の1つであり、産業の経済状況や動向を理解する上で重要であると予測している。本稿では,多変量非定常連続合成材料指数を主研究対象とし,LSTMモデルとVARMAXモデルを組み合わせた新しい予測モデルであるDeep-VARMA-reとDeep-VARMA-enを提案する。新たなモデルはまず、LSTMのような深層学習モデルを用いて、対象時系列の傾向を除去し、内在変数の表現を学習し、次にVARMAXモデルを用いて、拡張対象時系列を内在変数の埋め込みで予測し、最終的にLSTMが学習したトレンドとVARMAXモデルが学習した依存性を組み合わせて最終的な予測値を得る。実験の結果,(1)新モデルは,外因性変数のLSTMエンコーディングとVARMAXモデルを組み合わせることで,最高の予測精度が得られることがわかった。 2)多変量非定常系列予測において,DeepVARMAは,従来のVARMAモデルや機械学習モデルLSTM,RF,XGBoostよりも高い適応性と精度を示すため,位相処理戦略を用いる。 (3)スムーズなシーケンス予測と比較すると,従来のVARMAモデルとVARMAXモデルは非滑らかなシーケンスの予測においてより変動し,DeepVARMAはより柔軟性と堅牢性を示す。本研究は, 化学産業における今後の開発・科学的意思決定のための, より正確なツールと方法を提供する。

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