論文の概要: Rethinking the Power of Timestamps for Robust Time Series Forecasting: A Global-Local Fusion Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18696v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 06:01:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:08:33.307062
• Title: Rethinking the Power of Timestamps for Robust Time Series Forecasting: A Global-Local Fusion Perspective
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのタイムスタンプのパワーを再考する:グローバルローカルフュージョンの視点から
• Authors: Chengsen Wang, Qi Qi, Jingyu Wang, Haifeng Sun, Zirui Zhuang, Jinming Wu, Jianxin Liao,
• Abstract要約: 時系列予測は、金融、交通、エネルギー、医療、気候など様々な産業で重要な役割を果たしてきた。 季節情報が豊富にあるため、タイムスタンプは予測技術に堅牢なグローバルガイダンスを提供する可能性を秘めている。 本稿では,これらの問題に対処する新しいフレームワークGLAFFを提案する。 このフレームワーク内では、タイムスタンプはグローバルな依存関係をキャプチャするために個別にモデル化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.617890999628514
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• Abstract: Time series forecasting has played a pivotal role across various industries, including finance, transportation, energy, healthcare, and climate. Due to the abundant seasonal information they contain, timestamps possess the potential to offer robust global guidance for forecasting techniques. However, existing works primarily focus on local observations, with timestamps being treated merely as an optional supplement that remains underutilized. When data gathered from the real world is polluted, the absence of global information will damage the robust prediction capability of these algorithms. To address these problems, we propose a novel framework named GLAFF. Within this framework, the timestamps are modeled individually to capture the global dependencies. Working as a plugin, GLAFF adaptively adjusts the combined weights for global and local information, enabling seamless collaboration with any time series forecasting backbone. Extensive experiments conducted on nine real-world datasets demonstrate that GLAFF significantly enhances the average performance of widely used mainstream forecasting models by 12.5%, surpassing the previous state-of-the-art method by 5.5%.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、金融、交通、エネルギー、医療、気候など様々な産業で重要な役割を果たしてきた。 季節情報が豊富にあるため、タイムスタンプは予測技術に堅牢なグローバルガイダンスを提供する可能性を秘めている。 しかし、既存の研究は主に局所的な観察に焦点を当てており、タイムスタンプは未使用のままオプションの補足として扱われるだけである。 現実世界から収集されたデータが汚染されると、グローバルな情報がないことが、これらのアルゴリズムの堅牢な予測能力を損なう。 これらの問題に対処するため,我々はGLAFFという新しいフレームワークを提案する。 このフレームワーク内では、タイムスタンプはグローバルな依存関係をキャプチャするために個別にモデル化される。 GLAFFはプラグインとして機能し、グローバルおよびローカル情報の重み付けを適応的に調整し、バックボーンを予測する時系列とのシームレスなコラボレーションを可能にする。 9つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験により、GLAFFは、広く使われている主流予測モデルの平均性能を12.5%向上させ、従来の最先端の手法を5.5%上回ることを示した。

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