論文の概要: WPMixer: Efficient Multi-Resolution Mixing for Long-Term Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17176v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 22:08:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:57:08.151219
• Title: WPMixer: Efficient Multi-Resolution Mixing for Long-Term Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: WPMixer: 長期連続予測のための効率的な多解混合
• Authors: Md Mahmuddun Nabi Murad, Mehmet Aktukmak, Yasin Yilmaz,
• Abstract要約: 時系列予測のための新しい多分解能ウェーブレット分解モデルであるWavelet Patch Patch Mixer (WPMixer)を提案する。 本モデルでは,長期連続予測のための最先端モデルと変圧器モデルとを比較検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.29110166475336
• License:
• Abstract: Time series forecasting is crucial for various applications, such as weather forecasting, power load forecasting, and financial analysis. In recent studies, MLP-mixer models for time series forecasting have been shown as a promising alternative to transformer-based models. However, the performance of these models is still yet to reach its potential. In this paper, we propose Wavelet Patch Mixer (WPMixer), a novel MLP-based model, for long-term time series forecasting, which leverages the benefits of patching, multi-resolution wavelet decomposition, and mixing. Our model is based on three key components: (i) multi-resolution wavelet decomposition, (ii) patching and embedding, and (iii) MLP mixing. Multi-resolution wavelet decomposition efficiently extracts information in both the frequency and time domains. Patching allows the model to capture an extended history with a look-back window and enhances capturing local information while MLP mixing incorporates global information. Our model significantly outperforms state-of-the-art MLP-based and transformer-based models for long-term time series forecasting in a computationally efficient way, demonstrating its efficacy and potential for practical applications.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、天気予報、電力負荷予報、財務分析など様々な用途に不可欠である。 近年の研究では、時系列予測のためのMLP-mixerモデルが、トランスフォーマーモデルに代わる有望な選択肢として示されている。 しかし、これらのモデルの性能はまだその可能性には達していない。 本稿では,長期連続予測のための新しいMLPモデルであるWavelet Patch Mixer(WPMixer)を提案する。 私たちのモデルは3つの重要なコンポーネントに基づいています。 (i)多分解能ウェーブレット分解 (二)パッチ、埋め込み、及び (iii)MLP混合。 多分解能ウェーブレット分解は周波数領域と時間領域の両方で効率的に情報を抽出する。 パッチングにより、ルックバックウィンドウで拡張履歴をキャプチャし、MLPミキシングがグローバル情報を組み込む間、ローカル情報を取得することができる。 提案モデルでは,従来のMLPモデルやトランスフォーマーモデルよりも,長期的時系列予測を計算効率よく実現し,その有効性と実用化の可能性を示す。

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