論文の概要: CMamba: Channel Correlation Enhanced State Space Models for Multivariate Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05316v3
- Date: Thu, 26 Sep 2024 03:54:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 01:44:51.739318
- Title: CMamba: Channel Correlation Enhanced State Space Models for Multivariate Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: CMamba:多変量時系列予測のためのチャネル相関強化状態空間モデル
- Authors: Chaolv Zeng, Zhanyu Liu, Guanjie Zheng, Linghe Kong,
- Abstract要約: ステートスペースモデルであるMambaは、堅牢なシーケンスと機能ミキシング機能を備えている。
チャネル間の依存関係のキャプチャは、時系列予測のパフォーマンス向上に不可欠である。
時系列予測に適した改良されたマンバ変種を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.50360049235537
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in multivariate time series forecasting have been propelled by Linear-based, Transformer-based, and Convolution-based models, with Transformer-based architectures gaining prominence for their efficacy in temporal and cross-channel mixing. More recently, Mamba, a state space model, has emerged with robust sequence and feature mixing capabilities. However, the suitability of the vanilla Mamba design for time series forecasting remains an open question, particularly due to its inadequate handling of cross-channel dependencies. Capturing cross-channel dependencies is critical in enhancing the performance of multivariate time series prediction. Recent findings show that self-attention excels in capturing cross-channel dependencies, whereas other simpler mechanisms, such as MLP, may degrade model performance. This is counterintuitive, as MLP, being a learnable architecture, should theoretically capture both correlations and irrelevances, potentially leading to neutral or improved performance. Diving into the self-attention mechanism, we attribute the observed degradation in MLP performance to its lack of data dependence and global receptive field, which result in MLP's lack of generalization ability. Based on the above insights, we introduce a refined Mamba variant tailored for time series forecasting. Our proposed model, \textbf{CMamba}, incorporates a modified Mamba (M-Mamba) module for temporal dependencies modeling, a global data-dependent MLP (GDD-MLP) to effectively capture cross-channel dependencies, and a Channel Mixup mechanism to mitigate overfitting. Comprehensive experiments conducted on seven real-world datasets demonstrate the efficacy of our model in improving forecasting performance.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測の最近の進歩は、線形ベース、トランスフォーマーベース、コンボリューションベースモデルによって推進され、トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、時間的およびクロスチャネル混合における有効性で注目されている。
最近では、ステートスペースモデルであるMambaが、堅牢なシーケンスと機能ミキシング機能を持って登場した。
しかしながら、時系列予測のためのバニラ・マンバの設計の適合性は、特にチャネル間の依存関係の不十分な処理のため、未解決の問題である。
多変量時系列予測の性能向上には,チャネル間の依存関係の捕捉が重要である。
近年の研究では,MLPなどの簡易なメカニズムはモデル性能を低下させる可能性があるが,チャネル依存性の捕捉において自己注意が優れていることが示唆されている。
MLPは学習可能なアーキテクチャであり、理論的には相関と無関係の両方を捉え、中立性や性能改善につながる可能性がある。
自己注意機構に潜り込むと、データ依存の欠如と大域的受容場が欠如していることから、MLPの一般化能力の欠如が原因と考えられる。
以上の知見に基づいて,時系列予測に適した改良されたマンバ変種を導入する。
提案モデルでは,時間依存性モデリングのためのM-Mamba (M-Mamba)モジュール,グローバルデータ依存型MLP (GDD-MLP) とチャネル間の依存関係を効果的に捕捉するChannel Mixup機構を組み込んだ。
7つの実世界のデータセットで実施した総合実験は、予測性能を向上させる上で、我々のモデルの有効性を実証する。
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