論文の概要: WindowMixer: Intra-Window and Inter-Window Modeling for Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12921v2
- Date: Sat, 6 Jul 2024 15:14:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 01:10:12.819519
- Title: WindowMixer: Intra-Window and Inter-Window Modeling for Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: WindowMixer: 時系列予測のためのWindow内およびWindow間モデリング
- Authors: Quangao Liu, Ruiqi Li, Maowei Jiang, Wei Yang, Chen Liang, LongLong Pang, Zhuozhang Zou,
- Abstract要約: 時系列予測は、経済予測、天気予報、交通流分析、公衆衛生監視といった分野において重要である。
従来の手法はポイントツーポイントの関係をモデル化し、複雑な時間パターンをキャプチャする能力を制限する。
全MLPフレームワーク上に構築された WindowMixer モデルを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.578933029560309
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Time series forecasting (TSF) is crucial in fields like economic forecasting, weather prediction, traffic flow analysis, and public health surveillance. Real-world time series data often include noise, outliers, and missing values, making accurate forecasting challenging. Traditional methods model point-to-point relationships, which limits their ability to capture complex temporal patterns and increases their susceptibility to noise.To address these issues, we introduce the WindowMixer model, built on an all-MLP framework. WindowMixer leverages the continuous nature of time series by examining temporal variations from a window-based perspective. It decomposes time series into trend and seasonal components, handling them individually. For trends, a fully connected (FC) layer makes predictions. For seasonal components, time windows are projected to produce window tokens, processed by Intra-Window-Mixer and Inter-Window-Mixer modules. The Intra-Window-Mixer models relationships within each window, while the Inter-Window-Mixer models relationships between windows. This approach captures intricate patterns and long-range dependencies in the data.Experiments show WindowMixer consistently outperforms existing methods in both long-term and short-term forecasting tasks.
- Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)は、経済予測、天気予報、交通流分析、公衆衛生監視などの分野で重要である。
実世界の時系列データには、しばしばノイズ、外れ値、欠落値が含まれており、正確な予測は困難である。
従来の手法では、複雑な時間パターンをキャプチャし、ノイズに対する感受性を高める能力を制限するポイント・ツー・ポイント関係をモデル化しており、これらの問題に対処するため、全MLPフレームワーク上に構築された WindowMixer モデルを導入している。
WindowMixerは、時間的変動をウィンドウベースの観点から調べることで、時系列の連続的な性質を活用する。
時系列をトレンドと季節的なコンポーネントに分解し、個別に扱う。
トレンドでは、完全に接続された(FC)層が予測を行う。
季節的なコンポーネントについては、ウィンドウトークンを生成するために時間ウィンドウが投影され、Window-MixerとInter-Window-Mixerモジュールによって処理される。
Window-Mixerはウィンドウ内の関係をモデル化し、Inter-Window-Mixerはウィンドウ間の関係をモデル化する。
実験により、WindowMixerは長期的な予測タスクと短期予測タスクの両方において、既存のメソッドを一貫して上回ります。
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