論文の概要: Auto-Regressive Moving Diffusion Models for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09328v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 14:51:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:02:04.321229
• Title: Auto-Regressive Moving Diffusion Models for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための自己回帰移動拡散モデル
• Authors: Jiaxin Gao, Qinglong Cao, Yuntian Chen,
• Abstract要約: 時系列予測(TSF)は,様々な領域において不可欠であり,近年の拡散型TSFモデルの進歩は大きな可能性を示唆している。 本稿では,連続的な拡散に基づくTSFを実現するために,新しい自己回帰移動拡散(ARMD)モデルを提案する。 本稿では,未来系列を初期状態として,歴史系列を最終状態として,拡散過程を再解釈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3814052021083354
• License:
• Abstract: Time series forecasting (TSF) is essential in various domains, and recent advancements in diffusion-based TSF models have shown considerable promise. However, these models typically adopt traditional diffusion patterns, treating TSF as a noise-based conditional generation task. This approach neglects the inherent continuous sequential nature of time series, leading to a fundamental misalignment between diffusion mechanisms and the TSF objective, thereby severely impairing performance. To bridge this misalignment, and inspired by the classic Auto-Regressive Moving Average (ARMA) theory, which views time series as continuous sequential progressions evolving from previous data points, we propose a novel Auto-Regressive Moving Diffusion (ARMD) model to first achieve the continuous sequential diffusion-based TSF. Unlike previous methods that start from white Gaussian noise, our model employs chain-based diffusion with priors, accurately modeling the evolution of time series and leveraging intermediate state information to improve forecasting accuracy and stability. Specifically, our approach reinterprets the diffusion process by considering future series as the initial state and historical series as the final state, with intermediate series generated using a sliding-based technique during the forward process. This design aligns the diffusion model's sampling procedure with the forecasting objective, resulting in an unconditional, continuous sequential diffusion TSF model. Extensive experiments conducted on seven widely used datasets demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance, significantly outperforming existing diffusion-based TSF models. Our code is available on GitHub: https://github.com/daxin007/ARMD.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)は,様々な領域において不可欠であり,近年の拡散型TSFモデルの進歩は大きな可能性を示唆している。 しかしながら、これらのモデルは通常伝統的な拡散パターンを採用し、TSFをノイズベースの条件生成タスクとして扱う。 このアプローチは時系列の連続的な性質を無視し、拡散機構とTSFの目的との根本的な相違を生じさせ、性能を著しく損なう。 時系列を従来のデータポイントから進化する連続的な逐次進行とみなす古典的自己回帰移動平均(ARMA)理論に着想を得て,まず連続的な拡散に基づくTSFを実現するための新しい自己回帰移動拡散(ARMD)モデルを提案する。 白ガウスノイズから始まる従来の手法とは異なり、我々のモデルは前者との連鎖拡散を利用し、時系列の進化を正確にモデル化し、中間状態情報を活用して予測精度と安定性を向上させる。 具体的には,未来系列を初期状態とし,歴史系列を最終状態とすることで拡散過程を再解釈し,前方過程においてスライディングベース手法を用いて中間系列を生成する。 この設計は、拡散モデルのサンプリング手順と予測対象とを一致させ、不条件連続拡散TSFモデルをもたらす。 広範に使用されている7つのデータセットに対して行われた大規模な実験により、我々のモデルは最先端のパフォーマンスを達成し、既存の拡散ベースのTSFモデルよりも大幅に優れていることが示された。 私たちのコードはGitHubで入手可能です。

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