論文の概要: Hybridization of Persistent Homology with Neural Networks for Time-Series Prediction: A Case Study in Wave Height

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01519v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 01:26:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:35:27.479687
• Title: Hybridization of Persistent Homology with Neural Networks for Time-Series Prediction: A Case Study in Wave Height
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのニューラルネットワークによる永続ホモロジーのハイブリッド化:波高のケーススタディ
• Authors: Zixin Lin, Nur Fariha Syaqina Zulkepli, Mohd Shareduwan Mohd Kasihmuddin, R. U. Gobithaasan,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデルの予測性能を向上させる機能工学手法を提案する。 具体的には、計算トポロジ手法を利用して、入力データから貴重なトポロジ的特徴を導出する。 タイムアヘッド予測では、FNN、RNN、LSTM、GRUモデルにおいて、R2$スコアの強化が重要だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Time-series prediction is an active area of research across various fields, often challenged by the fluctuating influence of short-term and long-term factors. In this study, we introduce a feature engineering method that enhances the predictive performance of neural network models. Specifically, we leverage computational topology techniques to derive valuable topological features from input data, boosting the predictive accuracy of our models. Our focus is on predicting wave heights, utilizing models based on topological features within feedforward neural networks (FNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short-term memory networks (LSTM), and RNNs with gated recurrent units (GRU). For time-ahead predictions, the enhancements in $R^2$ score were significant for FNNs, RNNs, LSTM, and GRU models. Additionally, these models also showed significant reductions in maximum errors and mean squared errors.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は様々な分野の研究の活発な領域であり、短期的・長期的要因の変動の影響にしばしば挑戦される。 本研究では,ニューラルネットワークモデルの予測性能を向上させる機能工学手法を提案する。 具体的には、計算トポロジ手法を利用して、入力データから貴重なトポロジ的特徴を導出し、モデルの予測精度を高める。 我々の焦点は、フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)、長期記憶ネットワーク(LSTM)、ゲートリカレントユニット(GRU)のトポロジ的特徴に基づくモデルを活用することにある。 時間先予測では、FNN、RNN、LSTM、GRUモデルにおいて、R^2$スコアの強化が重要であった。 さらに、これらのモデルでは最大誤差と平均二乗誤差が大幅に削減された。

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