論文の概要: Variational Mode Decomposition and Linear Embeddings are What You Need For Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16122v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 20:22:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 15:44:44.850621
• Title: Variational Mode Decomposition and Linear Embeddings are What You Need For Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測に必要なのは変分モード分解と線形埋め込み
• Authors: Hafizh Raihan Kurnia Putra, Novanto Yudistira, Tirana Noor Fatyanosa,
• Abstract要約: 変動モード分解(VMD)は、データを異なるモードに分解することでボラティリティを緩和する有望な手法として登場した。 ETTm2,Windbine,M4,および東南アジア各都市における10の大気質データセットを含む13の多様なデータセットについて評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1233286062376497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time-series forecasting often faces challenges due to data volatility, which can lead to inaccurate predictions. Variational Mode Decomposition (VMD) has emerged as a promising technique to mitigate volatility by decomposing data into distinct modes, thereby enhancing forecast accuracy. In this study, we integrate VMD with linear models to develop a robust forecasting framework. Our approach is evaluated on 13 diverse datasets, including ETTm2, WindTurbine, M4, and 10 air quality datasets from various Southeast Asian cities. The effectiveness of the VMD strategy is assessed by comparing Root Mean Squared Error (RMSE) values from models utilizing VMD against those without it. Additionally, we benchmark linear-based models against well-known neural network architectures such as LSTM, BLSTM, and RNN. The results demonstrate a significant reduction in RMSE across nearly all models following VMD application. Notably, the Linear + VMD model achieved the lowest average RMSE in univariate forecasting at 0.619. In multivariate forecasting, the DLinear + VMD model consistently outperformed others, attaining the lowest RMSE across all datasets with an average of 0.019. These findings underscore the effectiveness of combining VMD with linear models for superior time-series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、データの不安定性によってしばしば課題に直面し、不正確な予測につながる可能性がある。 変動モード分解(VMD)は、データを異なるモードに分解することでボラティリティを緩和し、予測精度を向上する有望な手法として登場した。 本研究では,線形モデルとVMDを統合し,ロバストな予測フレームワークを開発する。 ETTm2, WindTurbine, M4, 東南アジアの各都市における10の大気質データセットを含む13の多様なデータセットについて検討を行った。 VMD戦略の有効性は、VMDを利用するモデルからRoot Mean Squared Error(RMSE)値を比較して評価する。 さらに、LSTM、BLSTM、RNNなどのよく知られたニューラルネットワークアーキテクチャに対して線形ベースモデルをベンチマークする。 その結果,VMD アプリケーションに続くほぼすべてのモデルにおいて,RMSE の大幅な削減が示された。 特に、線形 + VMD モデルは、0.619 の単変量予測で最低平均 RMSE を達成した。 多変量予測では、DLinear + VMDモデルは、平均0.019で、すべてのデータセットで最低のRMSEを達成した。 これらの結果から,VMDと線形モデルを組み合わせることにより,時系列予測の精度が向上した。

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