Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hinge-FM2I: An Approach using Image Inpainting for Interpolating Missing Data in Univariate Time Series

論文の概要: Hinge-FM2I: An Approach using Image Inpainting for Interpolating Missing Data in Univariate Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06631v1
Date: Sat, 8 Jun 2024 17:52:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 20:54:41.194366
Title: Hinge-FM2I: An Approach using Image Inpainting for Interpolating Missing Data in Univariate Time Series
Title（参考訳）: Hinge-FM2I:一様時系列における欠測データの補間に画像インペインティングを用いるアプローチ
Authors: Noufel Saad, Maaroufi Nadir, Najib Mehdi, Bakhouya Mohamed,
Abstract要約: 時系列予測は、交通管理、電力消費、医療など様々な用途に不可欠である。データ品質に関する一般的な問題のひとつは、欠落データと呼ばれるデータポイントの欠如である。本稿では,欠落データを扱う新しい手法であるHinge-FM2Iを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate time series forecasts are crucial for various applications, such as traffic management, electricity consumption, and healthcare. However, limitations in models and data quality can significantly impact forecasts accuracy. One common issue with data quality is the absence of data points, referred to as missing data. It is often caused by sensor malfunctions, equipment failures, or human errors. This paper proposes Hinge-FM2I, a novel method for handling missing data values in univariate time series data. Hinge-FM2I builds upon the strengths of the Forecasting Method by Image Inpainting (FM2I). FM2I has proven effective, but selecting the most accurate forecasts remain a challenge. To overcome this issue, we proposed a selection algorithm. Inspired by door hinges, Hinge-FM2I drops a data point either before or after the gap (left/right-hinge), then use FM2I for imputation, and then select the imputed gap based on the lowest error of the dropped data point. Hinge-FM2I was evaluated on a comprehensive sample composed of 1356 time series, extracted from the M3 competition benchmark dataset, with missing value rates ranging from 3.57\% to 28.57\%. Experimental results demonstrate that Hinge-FM2I significantly outperforms established methods such as, linear/spline interpolation, K-Nearest Neighbors (K-NN), and ARIMA. Notably, Hinge-FM2I achieves an average Symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE) score of 5.6\% for small gaps, and up to 10\% for larger ones. These findings highlight the effectiveness of Hinge-FM2I as a promising new method for addressing missing values in univariate time series data.
Abstract（参考訳）: 正確な時系列予測は、交通管理、電力消費、医療など様々な用途に欠かせない。しかし、モデルとデータ品質の制限は予測精度に大きな影響を及ぼす可能性がある。データ品質に関する一般的な問題のひとつは、欠落データと呼ばれるデータポイントの欠如である。しばしば、センサーの故障、機器の故障、ヒューマンエラーによって引き起こされる。本稿では,一変量時系列データの欠落データを扱う新しい手法であるHinge-FM2Iを提案する。 Hinge-FM2I は Image Inpainting (FM2I) による予測手法の強みに基づいている。 FM2Iは有効であることが証明されているが、最も正確な予測を選択することは依然として困難である。この問題を克服するため,我々は選択アルゴリズムを提案した。ドアヒンジにインスパイアされたHinge-FM2Iは、ギャップ(左/右ヒンジ)の前後にデータポイントをドロップし、インプットにFM2Iを使用し、ドロップしたデータポイントの最も低いエラーに基づいてインプットされたギャップを選択する。 Hinge-FM2Iは、M3競合ベンチマークデータセットから抽出された1356の時系列からなる総合的なサンプルで評価され、値の欠落は3.57\%から28.57\%であった。実験結果から,Hinge-FM2Iは線形/スプライン補間,K-Nearest Neighbors(K-NN),ARIMAといった確立された手法よりも優れていた。特に、Hinge-FM2Iは、SMAPE(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)スコアが5.6\%、大きいものは10\%に達する。これらの結果から,単変量時系列データの欠落に対処する新しい手法として,Hinge-FM2Iの有効性が示唆された。

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