論文の概要: Inter-Series Transformer: Attending to Products in Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03872v1
• Date: Wed, 7 Aug 2024 16:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:44:51.429312
• Title: Inter-Series Transformer: Attending to Products in Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: シリーズ間トランス: 時系列予測における製品への取り組み
• Authors: Rares Cristian, Pavithra Harsha, Clemente Ocejo, Georgia Perakis, Brian Quanz, Ioannis Spantidakis, Hamza Zerhouni,
• Abstract要約: 我々は,共有マルチタスク毎の時系列ネットワークを用いたトランスフォーマーに基づく新しい予測手法を開発した。 医療機器製造会社における需要予測の改善に本手法を適用したケーススタディを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.459207333107234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting is an important task in many fields ranging from supply chain management to weather forecasting. Recently, Transformer neural network architectures have shown promising results in forecasting on common time series benchmark datasets. However, application to supply chain demand forecasting, which can have challenging characteristics such as sparsity and cross-series effects, has been limited. In this work, we explore the application of Transformer-based models to supply chain demand forecasting. In particular, we develop a new Transformer-based forecasting approach using a shared, multi-task per-time series network with an initial component applying attention across time series, to capture interactions and help address sparsity. We provide a case study applying our approach to successfully improve demand prediction for a medical device manufacturing company. To further validate our approach, we also apply it to public demand forecasting datasets as well and demonstrate competitive to superior performance compared to a variety of baseline and state-of-the-art forecast methods across the private and public datasets.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測はサプライチェーン管理から天気予報に至るまで,多くの分野において重要な課題である。 最近、Transformerのニューラルネットワークアーキテクチャは、一般的な時系列ベンチマークデータセットの予測に有望な結果を示している。 しかし、スパーシリティやクロスシリーズ効果といった困難な特徴を持つサプライチェーン需要予測への応用は限定されている。 本研究では,トランスフォーマーモデルを用いたチェーン需要予測への適用について検討する。 特に,複数タスク毎の時系列ネットワークを共用したTransformerベースの新しい予測手法を開発した。 医療機器製造会社における需要予測の改善に本手法を適用したケーススタディを提案する。 このアプローチをさらに検証するために、パブリックおよびパブリックデータセット全体にわたるさまざまなベースラインおよび最先端予測手法と比較して、需要予測データセットにも適用し、優れたパフォーマンスに対して競争力を示す。

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