論文の概要: KAN4TSF: Are KAN and KAN-based models Effective for Time Series Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11306v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 03:21:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-22 18:38:57.973708
• Title: KAN4TSF: Are KAN and KAN-based models Effective for Time Series Forecasting?
• Title（参考訳）: Kan4TSF:kanとkanベースのモデルは時系列予測に有効か?
• Authors: Xiao Han, Xinfeng Zhang, Yiling Wu, Zhenduo Zhang, Zhe Wu,
• Abstract要約: 時系列予測研究にコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を導入する。 本稿では,時系列予測のためのKAモデルであるReversible Mixture of Kan Expert (RMoK)モデルを提案する。 可視化によって時間的特徴量とデータの周期性の関係を見いだす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.483074918879133
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series forecasting is a crucial task that predicts the future values of variables based on historical data. Time series forecasting techniques have been developing in parallel with the machine learning community, from early statistical learning methods to current deep learning methods. Although existing methods have made significant progress, they still suffer from two challenges. The mathematical theory of mainstream deep learning-based methods does not establish a clear relation between network sizes and fitting capabilities, and these methods often lack interpretability. To this end, we introduce the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) into time series forecasting research, which has better mathematical properties and interpretability. First, we propose the Reversible Mixture of KAN experts (RMoK) model, which is a KAN-based model for time series forecasting. RMoK uses a mixture-of-experts structure to assign variables to KAN experts. Then, we compare performance, integration, and speed between RMoK and various baselines on real-world datasets, and the experimental results show that RMoK achieves the best performance in most cases. And we find the relationship between temporal feature weights and data periodicity through visualization, which roughly explains RMoK's mechanism. Thus, we conclude that KAN and KAN-based models (RMoK) are effective in time series forecasting. Code is available at KAN4TSF: https://github.com/2448845600/KAN4TSF.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、過去のデータに基づいて変数の将来値を予測する重要なタスクである。 時系列予測技術は、初期の統計的学習方法から現在のディープラーニング方法まで、機械学習コミュニティと並行して開発されている。 既存の手法は大きな進歩を遂げているが、それでも2つの課題に悩まされている。 主流のディープラーニングに基づく手法の数学的理論は、ネットワークサイズと適合性の間に明確な関係を定めておらず、これらの手法は解釈可能性に欠けることが多い。 この目的のために,KAN(Kolmogorov-Arnold Network)を時系列予測研究に導入する。 まず,時系列予測のためのKAモデルであるReversible Mixture of Kan Expert (RMoK)モデルを提案する。 RMoKは、Kanの専門家に変数を割り当てるために、Mix-of-experts構造を使用する。 次に、実世界のデータセット上でRMoKと各種ベースラインのパフォーマンス、統合、速度を比較し、実験結果から、RMoKがほとんどのケースで最高のパフォーマンスを達成することを示す。 そして、可視化によって時間的特徴量とデータの周期性の関係を見いだし、RMoKのメカニズムを概説する。 そこで我々は,kan とkan-based model (RMoK) が時系列予測に有効であることが結論された。 Kan4TSFのコードは、https://github.com/2448845600/KAN4TSFで入手できる。

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