論文の概要: Ister: Inverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer for Explainable Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18798v2
• Date: Sat, 25 Jan 2025 13:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:52:08.558701
• Title: Ister: Inverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer for Explainable Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Ister: 説明可能な多変量時系列予測のためのインバージョン季節変動分解変換器
• Authors: Fanpu Cao, Shu Yang, Zhengjian Chen, Ye Liu, Laizhong Cui,
• Abstract要約: Inverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer (Ister) 本稿では,解釈可能性,計算効率,予測精度を向上させる新しいDotアテンション機構を提案する。 Isterはコンポーネントのコントリビューションを直感的に視覚化し、モデルの意思決定プロセスに光を流し、予測結果の透明性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.32586981170693
• License:
• Abstract: In long-term time series forecasting, Transformer-based models have achieved great success, due to its ability to capture long-range dependencies. However, existing models face challenges in identifying critical components for prediction, leading to limited interpretability and suboptimal performance. To address these issues, we propose the Inverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer (Ister), a novel Transformer-based model for multivariate time series forecasting. Ister decomposes time series into seasonal and trend components, further modeling multi-periodicity and inter-series dependencies using a Dual Transformer architecture. We introduce a novel Dot-attention mechanism that improves interpretability, computational efficiency, and predictive accuracy. Comprehensive experiments on benchmark datasets demonstrate that Ister outperforms existing state-of-the-art models, achieving up to 10% improvement in MSE. Moreover, Ister enables intuitive visualization of component contributions, shedding lights on model's decision process and enhancing transparency in prediction results.
• Abstract（参考訳）: 長期的な時系列予測では、Transformerベースのモデルは、長距離依存関係をキャプチャできるため、大きな成功を収めている。 しかし、既存のモデルは予測の重要なコンポーネントを特定することの難しさに直面する。 これらの問題に対処するため,多変量時系列予測のための新しいトランスフォーマーモデルであるInverted Seasonal-Trend Decomposition Transformer (Ister)を提案する。 Isterは時系列を季節とトレンドのコンポーネントに分解し、さらにデュアルトランスフォーマーアーキテクチャを使って複数周期およびシリーズ間の依存関係をモデリングする。 本稿では,解釈可能性,計算効率,予測精度を向上させる新しいDotアテンション機構を提案する。 ベンチマークデータセットに関する総合的な実験では、Isterが既存の最先端モデルより優れており、最大10%の改善が達成されている。 さらに、Isterはコンポーネントのコントリビューションを直感的に視覚化し、モデルの意思決定プロセスに光を流し、予測結果の透明性を高める。

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