論文の概要: Intervention-Aware Forecasting: Breaking Historical Limits from a System Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13522v3
• Date: Fri, 16 May 2025 09:34:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:10.972828
• Title: Intervention-Aware Forecasting: Breaking Historical Limits from a System Perspective
• Title（参考訳）: インターベンション・アウェア・フォアキャスティング:システムの観点からの歴史的限界を打破する
• Authors: Zhijian Xu, Hao Wang, Qiang Xu,
• Abstract要約: 我々は、外部介入を組み込むように設計されたインターベンション対応時系列予測(IATSF)フレームワークを提案する。 合成シナリオと実世界のシナリオ間で時間同期されたテキスト介入データからなるリークフリーベンチマークを提案する。 FIATSは最先端の手法を超越しており、予測改善は外部介入をモデル化することによるものであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.150057548030558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Traditional time series forecasting methods predominantly rely on historical data patterns, neglecting external interventions that significantly shape future dynamics. Through control-theoretic analysis, we show that the implicit "self-stimulation" assumption limits the accuracy of these forecasts. To overcome this limitation, we propose an Intervention-Aware Time Series Forecasting (IATSF) framework explicitly designed to incorporate external interventions. We particularly emphasize textual interventions due to their unique capability to represent qualitative or uncertain influences inadequately captured by conventional exogenous variables. We propose a leak-free benchmark composed of temporally synchronized textual intervention data across synthetic and real-world scenarios. To rigorously evaluate IATSF, we develop FIATS, a lightweight forecasting model that integrates textual interventions through Channel-Aware Adaptive Sensitivity Modeling (CASM) and Channel-Aware Parameter Sharing (CAPS) mechanisms, enabling the model to adjust its sensitivity to interventions and historical data in a channel-specific manner. Extensive empirical evaluations confirm that FIATS surpasses state-of-the-art methods, highlighting that forecasting improvements stem explicitly from modeling external interventions rather than increased model complexity alone.
• Abstract（参考訳）: 従来の時系列予測手法は、主に過去のデータパターンに依存しており、将来のダイナミクスを著しく形作る外部介入を無視している。 制御理論解析により、暗黙的な「自己刺激」仮定がこれらの予測の精度を制限することを示した。 この制限を克服するために、外部介入を明示的に組み込むように設計されたインターベンション・アウェア・時系列予測(IATSF)フレームワークを提案する。 特に,従来の外因性変数が不適切に捉えた定性的あるいは不確実な影響を表現できるという点で,テキストの介入を特に強調する。 合成シナリオと実世界のシナリオ間で時間同期されたテキスト介入データからなるリークフリーベンチマークを提案する。 IATSFを厳密に評価するために、我々は、チャネル認識適応感性モデリング(CASM)とチャネル認識パラメータ共有(CAPS)機構を通じてテキスト介入を統合する軽量な予測モデルであるFIATSを開発した。 FIATSが最先端の手法を超越していることを確認し、予測の改善は、モデル複雑さのみを増大させるのではなく、外部介入をモデル化することによるものであることを強調した。

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