論文の概要: Multi-Source Knowledge-Based Hybrid Neural Framework for Time Series Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12409v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 13:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 13:43:10.598877
• Title: Multi-Source Knowledge-Based Hybrid Neural Framework for Time Series Representation Learning
• Title（参考訳）: 時系列表現学習のためのマルチソース知識ベースハイブリッドニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Sagar Srinivas Sakhinana, Krishna Sai Sudhir Aripirala, Shivam Gupta, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 提案したハイブリッドアーキテクチャは、ドメイン固有の知識とMSSデータに基づく関係構造の暗黙的な知識を組み合わせることで制限に対処する。 このアーキテクチャは、複数のベンチマークデータセットで有望な結果を示し、最先端の予測方法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.368662284133926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurately predicting the behavior of complex dynamical systems, characterized by high-dimensional multivariate time series(MTS) in interconnected sensor networks, is crucial for informed decision-making in various applications to minimize risk. While graph forecasting networks(GFNs) are ideal for forecasting MTS data that exhibit spatio-temporal dependencies, prior works rely solely on the domain-specific knowledge of time-series variables inter-relationships to model the nonlinear dynamics, neglecting inherent relational structural dependencies among the variables within the MTS data. In contrast, contemporary works infer relational structures from MTS data but neglect domain-specific knowledge. The proposed hybrid architecture addresses these limitations by combining both domain-specific knowledge and implicit knowledge of the relational structure underlying the MTS data using Knowledge-Based Compositional Generalization. The hybrid architecture shows promising results on multiple benchmark datasets, outperforming state-of-the-art forecasting methods. Additionally, the architecture models the time varying uncertainty of multi-horizon forecasts.
• Abstract（参考訳）: 相互接続型センサネットワークにおける高次元多変量時系列(MTS)を特徴とする複雑な力学系の挙動を正確に予測することは,リスクを最小限に抑えるために,様々なアプリケーションにおける情報決定に不可欠である。 グラフ予測ネットワーク(GFN)は、時空間依存を示すMSSデータを予測するのに理想的であるが、先行研究は、MTSデータ内の変数間の固有の関係構造的依存関係を無視し、非線形ダイナミクスをモデル化するための時系列変数間の関係性に関するドメイン固有の知識にのみ依存している。 対照的に、現代の研究はMTSデータから関係構造を推測するが、ドメイン固有の知識は無視する。 提案したハイブリッドアーキテクチャは,知識に基づく構成一般化を用いて,MTSデータに基づく関係構造のドメイン固有知識と暗黙的知識を組み合わせることで,これらの制約に対処する。 ハイブリッドアーキテクチャは、複数のベンチマークデータセットで有望な結果を示し、最先端の予測方法よりも優れています。 さらに、アーキテクチャは、マルチ水平予測の不確実性の変化をモデル化する。

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