論文の概要: A Decomposition Modeling Framework for Seasonal Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12168v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 01:37:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:05.817221
• Title: A Decomposition Modeling Framework for Seasonal Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための分解モデリングフレームワーク
• Authors: Yining Pang, Chenghan Li,
• Abstract要約: 時系列は複雑な長期依存関係を示す。 本稿では、時系列予測のためのMSSD(Multi-scale Seasonal Decomposition Model)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Seasonal time series exhibit intricate long-term dependencies, posing a significant challenge for accurate future prediction. This paper introduces the Multi-scale Seasonal Decomposition Model (MSSD) for seasonal time-series forecasting. Initially, leveraging the inherent periodicity of seasonal time series, we decompose the univariate time series into three primary components: Ascending, Peak, and Descending. This decomposition approach enhances the capture of periodic features. By addressing the limitations of existing time-series modeling methods, particularly in modeling the Peak component, this research proposes a multi-scale network structure designed to effectively capture various potential peak fluctuation patterns in the Peak component. This study integrates Conv2d and Temporal Convolutional Networks to concurrently capture global and local features. Furthermore, we incorporate multi-scale reshaping to augment the modeling capacity for peak fluctuation patterns. The proposed methodology undergoes validation using three publicly accessible seasonal datasets. Notably, in both short-term and long-term fore-casting tasks, our approach exhibits a 10$\%$ reduction in error compared to the baseline models.
• Abstract（参考訳）: 季節的時系列は複雑な長期的依存関係を示し、正確な将来の予測には重大な課題がある。 本稿では、時系列予測のためのMSSD(Multi-scale Seasonal Decomposition Model)を提案する。 当初、季節時系列の固有周期性を生かして、単変量時系列を3つの主成分(Ascending, Peak, Descending)に分解する。 この分解手法は周期的特徴の捕捉を促進する。 本研究では,既存の時系列モデリング手法,特にピーク成分のモデル化の限界に対処し,ピーク成分の様々な潜在的ピーク変動パターンを効果的に捉えるために設計されたマルチスケールネットワーク構造を提案する。 本研究では、Conv2dとTemporal Convolutional Networksを統合し、グローバルおよびローカル機能を同時にキャプチャする。 さらに,ピーク変動パターンのモデリング能力を高めるために,マルチスケールのリフォーミングを取り入れた。 提案手法は,3つの季節データセットを用いて検証を行う。 特に,短期・長期のフォアキャスティングタスクでは,ベースラインモデルと比較して10$\%の誤差が生じる。

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