論文の概要: Not All Frequencies Are Created Equal:Towards a Dynamic Fusion of Frequencies in Time-Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12415v3
- Date: Tue, 5 Nov 2024 07:12:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 20:36:48.498424
- Title: Not All Frequencies Are Created Equal:Towards a Dynamic Fusion of Frequencies in Time-Series Forecasting
- Title（参考訳）: すべての周波数が等しくなるわけではない:時系列予測における周波数の動的融合に向けて
- Authors: Xingyu Zhang, Siyu Zhao, Zeen Song, Huijie Guo, Jianqi Zhang, Changwen Zheng, Wenwen Qiang,
- Abstract要約: 時系列予測手法は、異なるシナリオに適用する場合、柔軟であるべきです。
本稿では、各フーリエ成分を個別に予測し、異なる周波数の出力を動的に融合する周波数動的融合(FreDF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.615808695919647
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Long-term time series forecasting is a long-standing challenge in various applications. A central issue in time series forecasting is that methods should expressively capture long-term dependency. Furthermore, time series forecasting methods should be flexible when applied to different scenarios. Although Fourier analysis offers an alternative to effectively capture reusable and periodic patterns to achieve long-term forecasting in different scenarios, existing methods often assume high-frequency components represent noise and should be discarded in time series forecasting. However, we conduct a series of motivation experiments and discover that the role of certain frequencies varies depending on the scenarios. In some scenarios, removing high-frequency components from the original time series can improve the forecasting performance, while in others scenarios, removing them is harmful to forecasting performance. Therefore, it is necessary to treat the frequencies differently according to specific scenarios. To achieve this, we first reformulate the time series forecasting problem as learning a transfer function of each frequency in the Fourier domain. Further, we design Frequency Dynamic Fusion (FreDF), which individually predicts each Fourier component, and dynamically fuses the output of different frequencies. Moreover, we provide a novel insight into the generalization ability of time series forecasting and propose the generalization bound of time series forecasting. Then we prove FreDF has a lower bound, indicating that FreDF has better generalization ability. Extensive experiments conducted on multiple benchmark datasets and ablation studies demonstrate the effectiveness of FreDF. The code is available at https://github.com/Zh-XY22/FreDF.
- Abstract（参考訳）: 長期の時系列予測は、様々なアプリケーションにおいて長年の課題である。
時系列予測における中心的な問題は、メソッドが長期依存を表現的にキャプチャする必要があることである。
さらに、異なるシナリオに適用する場合、時系列予測手法は柔軟であるべきである。
フーリエ分析は、異なるシナリオで長期予測を達成するために、再利用可能なパターンと周期的なパターンを効果的にキャプチャする代替手段を提供するが、既存の手法では、高周波成分がノイズを表現し、時系列予測で破棄されるべきであると仮定することが多い。
しかし、一連のモチベーション実験を行い、特定の周波数の役割がシナリオによって異なることを発見した。
いくつかのシナリオでは、元の時系列から高周波成分を取り除くことで予測性能が向上する一方、他のシナリオでは、それらを取り除くことは予測性能にとって有害である。
したがって、特定のシナリオに応じて周波数を別々に扱う必要がある。
そこで本研究では,まず時系列予測問題をフーリエ領域の各周波数の転送関数の学習として再検討する。
さらに、各フーリエ成分を個別に予測し、異なる周波数の出力を動的に融合する周波数動的融合(FreDF)を設計する。
さらに,時系列予測の一般化能力に関する新たな知見を提供し,時系列予測の一般化境界を提案する。
すると、FreDFのバウンドが低いことを証明し、FreDFがより優れた一般化能力を持つことを示す。
複数のベンチマークデータセットとアブレーション研究で実施された大規模な実験は、FreDFの有効性を実証している。
コードはhttps://github.com/Zh-XY22/FreDFで入手できる。
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