論文の概要: Neural Conformal Control for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18144v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 03:56:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:54:33.140153
• Title: Neural Conformal Control for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のためのニューラルコンフォーマル制御
• Authors: Ruipu Li, Alexander Rodríguez,
• Abstract要約: 非定常環境における適応性を高める時系列のニューラルネットワーク共形予測手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークエンコーダを用いた補助的マルチビューデータを活用することにより,望ましい対象範囲を達成するために設計されたニューラルネットワークコントローラとして機能する。 予測間隔の整合性に優れたキャリブレーションを組み合わさった手法は, 適用範囲と確率的精度の大幅な向上を実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.96087475179419
• License:
• Abstract: We introduce a neural network conformal prediction method for time series that enhances adaptivity in non-stationary environments. Our approach acts as a neural controller designed to achieve desired target coverage, leveraging auxiliary multi-view data with neural network encoders in an end-to-end manner to further enhance adaptivity. Additionally, our model is designed to enhance the consistency of prediction intervals in different quantiles by integrating monotonicity constraints and leverages data from related tasks to boost few-shot learning performance. Using real-world datasets from epidemics, electric demand, weather, and others, we empirically demonstrate significant improvements in coverage and probabilistic accuracy, and find that our method is the only one that combines good calibration with consistency in prediction intervals.
• Abstract（参考訳）: 非定常環境における適応性を高める時系列のニューラルネットワーク共形予測手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークエンコーダを用いた補助的マルチビューデータをエンドツーエンドで活用することにより,適応性の向上を図るニューラルネットワークコントローラとして機能する。 さらに,本モデルは,単調性制約を統合し,関連するタスクからのデータを活用して,数発の学習性能を向上させることにより,異なる量子領域における予測間隔の整合性を向上させるように設計されている。 疫病、電気需要、天気などの実世界のデータセットを用いて、カバー範囲と確率的精度の大幅な改善を実証し、予測間隔の整合性に優れた校正を組み合わせているのは、我々の方法のみであることを確認した。

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