論文の概要: Frequency Adaptive Normalization For Non-stationary Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20371v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 15:07:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 07:46:26.885710
• Title: Frequency Adaptive Normalization For Non-stationary Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 非定常時系列予測のための周波数適応正規化
• Authors: Weiwei Ye, Songgaojun Deng, Qiaosha Zou, Ning Gui,
• Abstract要約: 時系列予測は、トレンドと季節パターンを進化させる非定常データに対処する必要がある。 非定常性に対処するために、ある統計測度でこの傾向からの影響を軽減するために、最近インスタンス正規化が提案されている。 本稿では、周波数適応正規化(FAN)と呼ばれる新しいインスタンス正規化ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.881136718623066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting typically needs to address non-stationary data with evolving trend and seasonal patterns. To address the non-stationarity, reversible instance normalization has been recently proposed to alleviate impacts from the trend with certain statistical measures, e.g., mean and variance. Although they demonstrate improved predictive accuracy, they are limited to expressing basic trends and are incapable of handling seasonal patterns. To address this limitation, this paper proposes a new instance normalization solution, called frequency adaptive normalization (FAN), which extends instance normalization in handling both dynamic trend and seasonal patterns. Specifically, we employ the Fourier transform to identify instance-wise predominant frequent components that cover most non-stationary factors. Furthermore, the discrepancy of those frequency components between inputs and outputs is explicitly modeled as a prediction task with a simple MLP model. FAN is a model-agnostic method that can be applied to arbitrary predictive backbones. We instantiate FAN on four widely used forecasting models as the backbone and evaluate their prediction performance improvements on eight benchmark datasets. FAN demonstrates significant performance advancement, achieving 7.76% ~ 37.90% average improvements in MSE.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は通常、トレンドと季節パターンを進化させる非定常データに対処する必要がある。 非定常性に対処するために、可逆的なインスタンス正規化が最近提案され、ある統計測度、例えば平均と分散による影響を緩和している。 予測精度は向上したものの、基本的な傾向を表現することに限定されており、季節パターンを扱えない。 この制限に対処するために,周波数適応正規化(FAN)と呼ばれる,動的傾向と季節パターンの両方を扱うインスタンス正規化を拡張した新しいインスタンス正規化ソリューションを提案する。 具体的には、Fourier変換を用いて、ほとんどの非定常因子をカバーするインスタンス単位の頻繁な成分を同定する。 さらに、入力と出力間の周波数成分の相違を、単純なMLPモデルによる予測タスクとして明示的にモデル化する。 FANは任意の予測バックボーンに適用できるモデルに依存しない手法である。 我々は、広く使われている4つの予測モデルのFANをバックボーンとしてインスタンス化し、8つのベンチマークデータセットにおける予測性能の改善を評価する。 FANは、MSEの7.76%から37.90%の平均的な改善を達成している。

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