論文の概要: Multi-Scale Dilated Convolution Network for Long-Term Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05499v2
• Date: Tue, 14 May 2024 07:52:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 18:12:57.100578
• Title: Multi-Scale Dilated Convolution Network for Long-Term Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 長期連続予測のためのマルチスケール拡張畳み込みネットワーク
• Authors: Feifei Li, Suhan Guo, Feng Han, Jian Zhao, Furao Shen,
• Abstract要約: 時系列の周期と傾向を捉えるために,MSDCN(Multi Scale Dilated Convolution Network)を提案する。 指数関数的に増加する拡張と異なるカーネルサイズを持つ異なる畳み込みブロックを設計し、異なるスケールで時系列データをサンプリングする。 提案手法の有効性を検証するため,8つの長期時系列予測ベンチマークデータセットを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.132063819650355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate forecasting of long-term time series has important applications for decision making and planning. However, it remains challenging to capture the long-term dependencies in time series data. To better extract long-term dependencies, We propose Multi Scale Dilated Convolution Network (MSDCN), a method that utilizes a shallow dilated convolution architecture to capture the period and trend characteristics of long time series. We design different convolution blocks with exponentially growing dilations and varying kernel sizes to sample time series data at different scales. Furthermore, we utilize traditional autoregressive model to capture the linear relationships within the data. To validate the effectiveness of the proposed approach, we conduct experiments on eight challenging long-term time series forecasting benchmark datasets. The experimental results show that our approach outperforms the prior state-of-the-art approaches and shows significant inference speed improvements compared to several strong baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 時系列の正確な予測は意思決定や計画に重要な応用がある。 しかし、時系列データの長期的な依存関係をキャプチャすることは依然として困難である。 長期的依存関係をよりよく抽出するために,浅層拡張畳み込みアーキテクチャを用いて時系列の周期的・傾向特性を抽出するマルチスケール拡張畳み込みネットワーク(MSDCN)を提案する。 指数関数的に増加する拡張と異なるカーネルサイズを持つ異なる畳み込みブロックを設計し、異なるスケールで時系列データをサンプリングする。 さらに、従来の自己回帰モデルを用いて、データ内の線形関係をキャプチャする。 提案手法の有効性を検証するため,8つの長期時系列予測ベンチマークデータセットを用いて実験を行った。 実験の結果,提案手法は従来の最先端手法よりも優れており,いくつかの強力なベースライン手法と比較して推論速度が大幅に向上していることがわかった。

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