Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMFNet: Multi-Scale Frequency Masking Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting

論文の概要: MMFNet: Multi-Scale Frequency Masking Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02070v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 22:38:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 09:05:40.835834
Title: MMFNet: Multi-Scale Frequency Masking Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting
Title（参考訳）: MMFNet:多変量時系列予測のためのマルチスケール周波数マスキングニューラルネットワーク
Authors: Aitian Ma, Dongsheng Luo, Mo Sha,
Abstract要約: 長期時系列予測(LTSF)は、電力消費計画、財務予測、疾病の伝播分析など、多くの実世界の応用において重要である。 MMFNetは,マルチスケールマスク付き周波数分解手法を利用して,長期多変量予測を向上する新しいモデルである。 MMFNetは、時系列を様々なスケールの周波数セグメントに変換し、学習可能なマスクを用いて非関連成分を適応的にフィルタリングすることで、微細で中間的で粗い時間パターンをキャプチャする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.733646592789575
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Long-term Time Series Forecasting (LTSF) is critical for numerous real-world applications, such as electricity consumption planning, financial forecasting, and disease propagation analysis. LTSF requires capturing long-range dependencies between inputs and outputs, which poses significant challenges due to complex temporal dynamics and high computational demands. While linear models reduce model complexity by employing frequency domain decomposition, current approaches often assume stationarity and filter out high-frequency components that may contain crucial short-term fluctuations. In this paper, we introduce MMFNet, a novel model designed to enhance long-term multivariate forecasting by leveraging a multi-scale masked frequency decomposition approach. MMFNet captures fine, intermediate, and coarse-grained temporal patterns by converting time series into frequency segments at varying scales while employing a learnable mask to filter out irrelevant components adaptively. Extensive experimentation with benchmark datasets shows that MMFNet not only addresses the limitations of the existing methods but also consistently achieves good performance. Specifically, MMFNet achieves up to 6.0% reductions in the Mean Squared Error (MSE) compared to state-of-the-art models designed for multivariate forecasting tasks.
Abstract（参考訳）: 長期時系列予測(LTSF)は、電力消費計画、財務予測、疾病の伝播分析など、多くの実世界の応用において重要である。 LTSFは入力と出力の間の長距離依存関係をキャプチャする必要があるため、複雑な時間的ダイナミクスと高い計算要求のために大きな課題が生じる。線形モデルは周波数領域分解を用いることでモデルの複雑さを減少させるが、現在の手法では定常性を仮定し、重要な短期変動を含む高周波成分をフィルタリングすることが多い。本稿では,マルチスケールマスク型周波数分解手法を用いて,長期多変量予測の強化を目的とした新しいモデルMMFNetを提案する。 MMFNetは、時系列を様々なスケールの周波数セグメントに変換し、学習可能なマスクを用いて非関連成分を適応的にフィルタリングすることで、微細で中間的で粗い時間パターンをキャプチャする。ベンチマークデータセットによる大規模な実験は、MMFNetが既存のメソッドの制限に対処するだけでなく、パフォーマンスも一貫して達成していることを示している。具体的には、MMFNetは、多変量予測タスク用に設計された最先端モデルと比較して、平均二乗誤差(MSE)を最大6.0%削減する。

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