論文の概要: MGCP: A Multi-Grained Correlation based Prediction Network for Multivariate Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19661v1
• Date: Thu, 30 May 2024 03:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:16:37.146201
• Title: MGCP: A Multi-Grained Correlation based Prediction Network for Multivariate Time Series
• Title（参考訳）: MGCP:多変量時系列のための多点相関に基づく予測ネットワーク
• Authors: Zhicheng Chen, Xi Xiao, Ke Xu, Zhong Zhang, Yu Rong, Qing Li, Guojun Gan, Zhiqiang Xu, Peilin Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,マルチグラインド相関に基づく予測ネットワークを提案する。 予測性能を高めるために3段階の相関を同時に検討する。 注意機構に基づく予測器と条件判別器を用いて、粗い粒度の予測結果を最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.91026286579748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate time series prediction is widely used in daily life, which poses significant challenges due to the complex correlations that exist at multi-grained levels. Unfortunately, the majority of current time series prediction models fail to simultaneously learn the correlations of multivariate time series at multi-grained levels, resulting in suboptimal performance. To address this, we propose a Multi-Grained Correlations-based Prediction (MGCP) Network, which simultaneously considers the correlations at three granularity levels to enhance prediction performance. Specifically, MGCP utilizes Adaptive Fourier Neural Operators and Graph Convolutional Networks to learn the global spatiotemporal correlations and inter-series correlations, enabling the extraction of potential features from multivariate time series at fine-grained and medium-grained levels. Additionally, MGCP employs adversarial training with an attention mechanism-based predictor and conditional discriminator to optimize prediction results at coarse-grained level, ensuring high fidelity between the generated forecast results and the actual data distribution. Finally, we compare MGCP with several state-of-the-art time series prediction algorithms on real-world benchmark datasets, and our results demonstrate the generality and effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は日常生活で広く使われており、多粒度に存在する複雑な相関関係のために大きな課題が生じる。 残念なことに、現在の時系列予測モデルの大半は、多変量時系列の相関を多粒度で同時に学習することができず、結果として準最適性能が得られる。 そこで本研究では,3つの粒度レベルの相関を同時に検討し,予測性能を向上するMGCP(Multi-Grained correlations-based Prediction)ネットワークを提案する。 具体的には、アダプティブフーリエニューラル演算子とグラフ畳み込みネットワークを用いて、大域的時空間相関と系列間相関を学習し、細粒度および中粒度レベルで多変量時系列から潜在的な特徴を抽出することができる。 さらに、MGCPは、注意機構に基づく予測器と条件判別器を用いて、粗い粒度の予測結果を最適化し、生成した予測結果と実際のデータ分布との間の高い忠実性を確保する。 最後に、MGCPを実世界のベンチマークデータセット上での最先端時系列予測アルゴリズムと比較し、提案モデルの有効性と有効性を示す。

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