論文の概要: UmambaTSF: A U-shaped Multi-Scale Long-Term Time Series Forecasting Method Using Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11278v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 04:56:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:38.863487
• Title: UmambaTSF: A U-shaped Multi-Scale Long-Term Time Series Forecasting Method Using Mamba
• Title（参考訳）: マンバを用いたU字型マルチスケール時系列予測手法UmambaTSF
• Authors: Li Wu, Wenbin Pei, Jiulong Jiao, Qiang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,新しい時系列予測フレームワークであるUmambaTSFを提案する。 U字型エンコーダ・デコーダ多層パーセプトロン(MLP)のマルチスケール特徴抽出機能とMambaのロングシーケンス表現を統合する。 UmambaTSFは、広く使用されているベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスと優れた汎用性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.594115034632109
• License:
• Abstract: Multivariate Time series forecasting is crucial in domains such as transportation, meteorology, and finance, especially for predicting extreme weather events. State-of-the-art methods predominantly rely on Transformer architectures, which utilize attention mechanisms to capture temporal dependencies. However, these methods are hindered by quadratic time complexity, limiting the model's scalability with respect to input sequence length. This significantly restricts their practicality in the real world. Mamba, based on state space models (SSM), provides a solution with linear time complexity, increasing the potential for efficient forecasting of sequential data. In this study, we propose UmambaTSF, a novel long-term time series forecasting framework that integrates multi-scale feature extraction capabilities of U-shaped encoder-decoder multilayer perceptrons (MLP) with Mamba's long sequence representation. To improve performance and efficiency, the Mamba blocks introduced in the framework adopt a refined residual structure and adaptable design, enabling the capture of unique temporal signals and flexible channel processing. In the experiments, UmambaTSF achieves state-of-the-art performance and excellent generality on widely used benchmark datasets while maintaining linear time complexity and low memory consumption.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、輸送、気象学、金融などの分野において、特に極端な気象事象を予測するために重要である。 State-of-the-artメソッドは主にTransformerアーキテクチャに依存している。 しかし、これらの手法は2次時間の複雑さによって妨げられ、入力シーケンス長に関してモデルのスケーラビリティが制限される。 これは実世界での実践性を著しく制限する。 状態空間モデル(SSM)に基づくMambaは、線形時間複雑性のソリューションを提供し、シーケンシャルデータの効率的な予測の可能性を高める。 本研究では,U字型エンコーダデコーダ多層パーセプトロン(MLP)のマルチスケール特徴抽出機能と,Mambaの長周期表現を統合した,新しい時系列予測フレームワークであるUmambaTSFを提案する。 性能と効率を向上させるため、フレームワークで導入されたMambaブロックは洗練された残留構造と適応可能な設計を採用し、ユニークな時間信号のキャプチャと柔軟なチャネル処理を可能にした。 実験では、UmambaTSFは、線形時間複雑性と低メモリ消費を維持しながら、広く使用されているベンチマークデータセットに対して、最先端のパフォーマンスと優れた汎用性を達成する。

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