論文の概要: How Much Can Time-related Features Enhance Time Series Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01557v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 14:45:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.608555
• Title: How Much Can Time-related Features Enhance Time Series Forecasting?
• Title（参考訳）: 時系列予測の時間的関連機能はどの程度可能か?
• Authors: Chaolv Zeng, Yuan Tian, Guanjie Zheng, Yunjun Gao,
• Abstract要約: 時間関連機能であるTime Stamp Forecaster (TimeSter) をエンコードするモジュールを導入する。 TimeSterは単一の線形プロジェクタの性能を大幅に改善し、ElectricityやTrafficなどのベンチマークデータセットで平均23%MSEを削減している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.030553080458716
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in long-term time series forecasting (LTSF) have primarily focused on capturing cross-time and cross-variate (channel) dependencies within historical data. However, a critical aspect often overlooked by many existing methods is the explicit incorporation of \textbf{time-related features} (e.g., season, month, day of the week, hour, minute), which are essential components of time series data. The absence of this explicit time-related encoding limits the ability of current models to capture cyclical or seasonal trends and long-term dependencies, especially with limited historical input. To address this gap, we introduce a simple yet highly efficient module designed to encode time-related features, Time Stamp Forecaster (TimeSter), thereby enhancing the backbone's forecasting performance. By integrating TimeSter with a linear backbone, our model, TimeLinear, significantly improves the performance of a single linear projector, reducing MSE by an average of 23\% on benchmark datasets such as Electricity and Traffic. Notably, TimeLinear achieves these gains while maintaining exceptional computational efficiency, delivering results that are on par with or exceed state-of-the-art models, despite using a fraction of the parameters.
• Abstract（参考訳）: 長期時系列予測(LTSF)の最近の進歩は、主に歴史的データ内のクロスタイムおよびクロスチャンネル(チャネル)依存関係の取得に焦点が当てられている。 しかし、多くの既存手法でしばしば見過ごされる重要な側面は、時系列データの本質的な構成要素である \textbf{time-related features} (例: シーズン、月、日、週、時間、分)の明示的な取り込みである。 この明示的な時間関連エンコーディングが存在しないため、現在のモデルでは、特に歴史的入力が限られている循環的または季節的な傾向や長期的依存関係をキャプチャする能力が制限される。 このギャップに対処するため,タイムスタンプフォアキャスター (TimeSter) を符号化するシンプルなモジュールを導入し,バックボーンの予測性能を向上させる。 線形バックボーンにTimeSterを統合することで、TimeLinearは単一の線形プロジェクタの性能を大幅に改善し、ElectricityやTrafficなどのベンチマークデータセット上で平均23倍のMSEを削減します。 特にTimeLinearは、例外的な計算効率を維持しながら、パラメータのごく一部を使用しながら、最先端のモデルと同等かそれ以上の結果を提供することで、これらの利益を達成している。

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