論文の概要: FlexTSF: A Flexible Forecasting Model for Time Series with Variable Regularities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23160v2
• Date: Mon, 25 Aug 2025 11:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 16:37:41.144413
• Title: FlexTSF: A Flexible Forecasting Model for Time Series with Variable Regularities
• Title（参考訳）: FlexTSF: 可変規則付き時系列の柔軟な予測モデル
• Authors: Jingge Xiao, Yile Chen, Gao Cong, Wolfgang Nejdl, Simon Gottschalk,
• Abstract要約: 変動時間正規度を持つ時系列データに特化して設計されたフレキシブルな予測モデルであるFlexTSFを紹介する。 その基盤にはIVP(Initial Value Problems)を活用した継続的パッチモジュールであるIPP Patcherがある。 16のデータセットの実験では、FlexTSFの有効性が示され、古典的な予測シナリオにおいて既存のモデルよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.799253535795065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting time series with irregular temporal structures remains challenging for universal pre-trained models. Existing approaches often assume regular sampling or depend heavily on imputation, limiting their applicability in real-world scenarios where irregularities are prevalent due to diverse sensing devices and recording practices. We introduce FlexTSF, a flexible forecasting model specifically designed for time series data with variable temporal regularities. At its foundation lies the IVP Patcher, a continuous-time patching module leveraging Initial Value Problems (IVPs) to inherently support uneven time intervals, variable sequence lengths, and missing values. FlexTSF employs a decoder-only architecture that integrates normalized timestamp inputs and domain-specific statistics through a specialized causal self-attention mechanism, enabling adaptability across domains. Extensive experiments on 16 datasets demonstrate FlexTSF's effectiveness, significantly outperforming existing models in classic forecasting scenarios, zero-shot generalization, and low-resource fine-tuning conditions. Ablation studies confirm the contributions of each design component and the advantage of not relying on predefined fixed patch lengths.
• Abstract（参考訳）: 不規則な時間構造を持つ予測時系列は、普遍的な事前訓練されたモデルでは依然として困難である。 既存のアプローチでは、通常のサンプリングを前提とするか、あるいはインプットに大きく依存し、さまざまなセンサデバイスや記録プラクティスによって不規則が頻繁に発生する現実のシナリオにおいて、適用性が制限されることが多い。 変動時間正規度を持つ時系列データに特化して設計されたフレキシブルな予測モデルであるFlexTSFを紹介する。 IVP Patcherは、初期値問題(IVP)を利用して、本質的に不均一な時間間隔、可変シーケンス長、欠落値をサポートする、継続的な時間パッチモジュールである。 FlexTSFは、正規化されたタイムスタンプ入力とドメイン固有の統計情報を特別な因果自己認識機構を通じて統合し、ドメイン間の適応性を実現するデコーダのみのアーキテクチャを採用している。 16のデータセットに対する大規模な実験は、FlexTSFの有効性を示し、古典的な予測シナリオ、ゼロショットの一般化、低リソースの微調整条件において、既存のモデルよりもはるかに優れている。 アブレーション研究は、各設計コンポーネントのコントリビューションと、事前に定義された固定パッチ長に依存しない利点を確認している。

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