論文の概要: Variable Selection for Comparing High-dimensional Time-Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06870v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 12:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:25.009784
• Title: Variable Selection for Comparing High-dimensional Time-Series Data
• Title（参考訳）: 高次元時系列データの比較のための可変選択法
• Authors: Kensuke Mitsuzawa, Margherita Grossi, Stefano Bortoli, Motonobu Kanagawa,
• Abstract要約: 2つの系列が大きく異なる変数と時間間隔を選択する方法が提案されている。 1つの時系列が計算コストの高いシミュレータの出力であるアプリケーションでは、実際のデータに対するシミュレータの検証にこの手法を用いることができる。 合成データ実験において,提案手法の有効性と限界について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5824413993211348
• License:
• Abstract: Given a pair of multivariate time-series data of the same length and dimensions, an approach is proposed to select variables and time intervals where the two series are significantly different. In applications where one time series is an output from a computationally expensive simulator, the approach may be used for validating the simulator against real data, for comparing the outputs of two simulators, and for validating a machine learning-based emulator against the simulator. With the proposed approach, the entire time interval is split into multiple subintervals, and on each subinterval, the two sample sets are compared to select variables that distinguish their distributions and a two-sample test is performed. The validity and limitations of the proposed approach are investigated in synthetic data experiments. Its usefulness is demonstrated in an application with a particle-based fluid simulator, where a deep neural network model is compared against the simulator, and in an application with a microscopic traffic simulator, where the effects of changing the simulator's parameters on traffic flows are analysed.
• Abstract（参考訳）: 同じ長さと次元の多変量時系列データを与えられた場合、2つの系列が大きく異なる変数と時間間隔を選択するアプローチが提案される。 1つの時系列が計算コストの高いシミュレータの出力であるアプリケーションでは、実際のデータに対するシミュレータの検証、二つのシミュレータの出力の比較、シミュレータに対する機械学習ベースのエミュレータの検証にこの手法を用いることができる。 提案手法では,時間間隔全体を複数のサブインターバルに分割し,各サブインターバルにおいて,各サブインターバルに対して,各分布を区別する選択変数と比較し,2サンプル試験を行う。 合成データ実験において,提案手法の有効性と限界について検討した。 その有用性は、ディープニューラルネットワークモデルをシミュレータと比較する粒子ベースの流体シミュレーターや、微視的な交通シミュレーターを用いて、シミュレータのパラメータの変更がトラフィックフローに与える影響を解析するアプリケーションで示される。

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