論文の概要: Omni-Dimensional Frequency Learner for General Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10419v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 03:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 12:49:16.708786
• Title: Omni-Dimensional Frequency Learner for General Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 一般時系列解析のためのOmni-dimensional Frequency Learner
• Authors: Xianing Chen, Hanting Chen, Hailin Hu,
• Abstract要約: スペクトル特徴の3つの側面の奥行き解析に基づいて,Omni-dimensional Frequency Learner (ODFL) モデルを提案する。 本手法は,非定常周波数帯域に着目した意味適応型大域的フィルタとチャネル次元間の部分演算からなる。 ODFLは、短期および長期予測、計算、分類、異常検出を含む5つの主流時系列分析タスクにおいて、一貫した最先端を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.473862872616998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frequency domain representation of time series feature offers a concise representation for handling real-world time series data with inherent complexity and dynamic nature. However, current frequency-based methods with complex operations still fall short of state-of-the-art time domain methods for general time series analysis. In this work, we present Omni-Dimensional Frequency Learner (ODFL) model based on a in depth analysis among all the three aspects of the spectrum feature: channel redundancy property among the frequency dimension, the sparse and un-salient frequency energy distribution among the frequency dimension, and the semantic diversity among the variable dimension. Technically, our method is composed of a semantic-adaptive global filter with attention to the un-salient frequency bands and partial operation among the channel dimension. Empirical results show that ODFL achieves consistent state-of-the-art in five mainstream time series analysis tasks, including short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection, offering a promising foundation for time series analysis.
• Abstract（参考訳）: 時系列機能の周波数領域表現は、実世界の時系列データを本質的に複雑で動的に扱うための簡潔な表現を提供する。 しかし、複雑な演算を持つ現在の周波数ベースの手法は、一般的な時系列解析のための最先端の時間領域法にはまだ及ばない。 本研究では,周波数特徴の3つの側面の深さ解析に基づくOmni-dimensional Frequency Learner (ODFL)モデルを提案する。 本手法は,非定常周波数帯域に着目した意味適応型大域的フィルタとチャネル次元間の部分演算からなる。 実験の結果,ODFLは,短期・長期の予測,計算,分類,異常検出を含む5つの主要な時系列解析タスクにおいて,一貫した最先端の時系列解析を達成し,時系列解析の基礎となる可能性が示唆された。

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