論文の概要: Revisiting PCA for time series reduction in temporal dimension
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19423v1
- Date: Fri, 27 Dec 2024 03:17:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:27:33.159355
- Title: Revisiting PCA for time series reduction in temporal dimension
- Title（参考訳）: 時間次元の時系列化のためのPCAの再検討
- Authors: Jiaxin Gao, Wenbo Hu, Yuntian Chen,
- Abstract要約: 我々は,主成分分析(PCA)を再検討し,時系列データに対する時間次元の削減におけるその有用性について検討する。
PCAはインフォーマトレーニングと推論速度を最大40%改善し、TimesNetのGPUメモリ使用量を30%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.960653204680588
- License:
- Abstract: Revisiting PCA for Time Series Reduction in Temporal Dimension; Jiaxin Gao, Wenbo Hu, Yuntian Chen; Deep learning has significantly advanced time series analysis (TSA), enabling the extraction of complex patterns for tasks like classification, forecasting, and regression. Although dimensionality reduction has traditionally focused on the variable space-achieving notable success in minimizing data redundancy and computational complexity-less attention has been paid to reducing the temporal dimension. In this study, we revisit Principal Component Analysis (PCA), a classical dimensionality reduction technique, to explore its utility in temporal dimension reduction for time series data. It is generally thought that applying PCA to the temporal dimension would disrupt temporal dependencies, leading to limited exploration in this area. However, our theoretical analysis and extensive experiments demonstrate that applying PCA to sliding series windows not only maintains model performance, but also enhances computational efficiency. In auto-regressive forecasting, the temporal structure is partially preserved through windowing, and PCA is applied within these windows to denoise the time series while retaining their statistical information. By preprocessing time-series data with PCA, we reduce the temporal dimensionality before feeding it into TSA models such as Linear, Transformer, CNN, and RNN architectures. This approach accelerates training and inference and reduces resource consumption. Notably, PCA improves Informer training and inference speed by up to 40% and decreases GPU memory usage of TimesNet by 30%, without sacrificing model accuracy. Comparative analysis against other reduction methods further highlights the effectiveness of PCA in improving the efficiency of TSA models.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は、分類、予測、回帰といったタスクのための複雑なパターンの抽出を可能にする、かなり先進的な時系列解析(TSA)を持っている。
次元の減少は、伝統的にデータ冗長性と計算複雑性を欠いた注意を最小化することで、時間次元の減少に顕著な成功を収めることに焦点を合わせてきたが、時間次元の減少には注意が払われている。
本研究では,古典的次元削減手法である主成分分析(PCA)を再検討し,時系列データの時間次元削減におけるその有用性について検討する。
一般に、PCAを時間的次元に適用すると、時間的依存関係が破壊され、この地域での限られた探査に繋がると考えられている。
しかし,我々の理論的解析と広範な実験により,PCAをスライディング級数窓に適用することはモデル性能を維持するだけでなく,計算効率を向上させることが示されている。
自己回帰予測では、時間構造はウィンドウ化によって部分的に保存され、PCAはこれらのウィンドウ内で適用され、その統計情報を保持しながら時系列を識別する。
時系列データをPCAで前処理することにより、Linear、Transformer、CNN、RNNアーキテクチャなどのTSAモデルに入力する前に、時間次元を減少させる。
このアプローチはトレーニングと推論を加速し、リソース消費を減らす。
特にPCAは、モデル精度を犠牲にすることなく、Informerトレーニングと推論速度を最大40%改善し、TimesNetのGPUメモリ使用量を30%削減する。
他の還元法との比較分析は、TSAモデルの効率向上におけるPCAの有効性をさらに強調している。
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