論文の概要: TimeBridge: Non-Stationarity Matters for Long-term Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04442v2
• Date: Sat, 12 Oct 2024 15:47:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 07:25:54.545164
• Title: TimeBridge: Non-Stationarity Matters for Long-term Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: TimeBridge: 時系列予測の非定常性
• Authors: Peiyuan Liu, Beiliang Wu, Yifan Hu, Naiqi Li, Tao Dai, Jigang Bao, Shu-tao Xia,
• Abstract要約: TimeBridgeは、非定常性と依存性モデリングの間のギャップを埋めるために設計された新しいフレームワークである。 TimeBridgeは、短期予測と長期予測の両方において、最先端のパフォーマンスを一貫して達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.6208017412376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-stationarity poses significant challenges for multivariate time series forecasting due to the inherent short-term fluctuations and long-term trends that can lead to spurious regressions or obscure essential long-term relationships. Most existing methods either eliminate or retain non-stationarity without adequately addressing its distinct impacts on short-term and long-term modeling. Eliminating non-stationarity is essential for avoiding spurious regressions and capturing local dependencies in short-term modeling, while preserving it is crucial for revealing long-term cointegration across variates. In this paper, we propose TimeBridge, a novel framework designed to bridge the gap between non-stationarity and dependency modeling in long-term time series forecasting. By segmenting input series into smaller patches, TimeBridge applies Integrated Attention to mitigate short-term non-stationarity and capture stable dependencies within each variate, while Cointegrated Attention preserves non-stationarity to model long-term cointegration across variates. Extensive experiments show that TimeBridge consistently achieves state-of-the-art performance in both short-term and long-term forecasting. Additionally, TimeBridge demonstrates exceptional performance in financial forecasting on the CSI 500 and S&P 500 indices, further validating its robustness and effectiveness. Code is available at \url{https://github.com/Hank0626/TimeBridge}.
• Abstract（参考訳）: 非定常性は、本質的に短期的な変動と、急激な回帰や不明瞭な長期的関係をもたらす可能性のある長期的傾向のために、多変量時系列予測に重大な課題を生じさせる。 既存のほとんどの手法は、短期および長期のモデリングにおいて、その明確な影響を適切に解決することなく、非定常性を排除または維持する。 非定常性を排除することは、急激な回帰を避け、短期的なモデリングにおいて局所的な依存を捉えるのに不可欠である。 本稿では,時系列予測における非定常性と依存性モデリングのギャップを埋める新しいフレームワークであるTimeBridgeを提案する。 入力シリーズを小さなパッチに分割することで、TimeBridgeは短期的な非定常性を緩和し、各変数内の安定した依存関係をキャプチャするためにIntegrated Attentionを適用する。 大規模な実験により、TimeBridgeは短期および長期の予測において、常に最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 さらに、TimeBridgeはCSI 500およびS&P 500指数の財務予測において例外的なパフォーマンスを示し、その堅牢性と有効性を検証する。 コードは \url{https://github.com/Hank0626/TimeBridge} で入手できる。

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