論文の概要: Time series forecasting for multidimensional telemetry data using GAN and BiLSTM in a Digital Twin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08464v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 22:20:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:31.549690
• Title: Time series forecasting for multidimensional telemetry data using GAN and BiLSTM in a Digital Twin
• Title（参考訳）: GANとBiLSTMを用いたディジタルツインにおける多次元テレメトリデータの時系列予測
• Authors: Joao Carmo de Almeida Neto, Claudio Miceli de Farias, Leandro Santiago de Araujo, Leopoldo Andre Dutra Lusquino Filho,
• Abstract要約: 近年,デジタル双生児に関する研究が増えている。 物理語をデジタルにミラーする以外に、収集・転送されたデータに関連するサービスを提供する必要がある。 これらのサービスの1つは、物理的部分の将来の振る舞いを予測することであり、有害なイベントを防止したり、より良いパフォーマンスを得るために改善を設計したりといったアプリケーションに繋がる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The research related to digital twins has been increasing in recent years. Besides the mirroring of the physical word into the digital, there is the need of providing services related to the data collected and transferred to the virtual world. One of these services is the forecasting of physical part future behavior, that could lead to applications, like preventing harmful events or designing improvements to get better performance. One strategy used to predict any system operation it is the use of time series models like ARIMA or LSTM, and improvements were implemented using these algorithms. Recently, deep learning techniques based on generative models such as Generative Adversarial Networks (GANs) have been proposed to create time series and the use of LSTM has gained more relevance in time series forecasting, but both have limitations that restrict the forecasting results. Another issue found in the literature is the challenge of handling multivariate environments/applications in time series generation. Therefore, new methods need to be studied in order to fill these gaps and, consequently, provide better resources for creating useful digital twins. In this proposal, it is going to be studied the integration of a BiLSTM layer with a time series obtained by GAN in order to improve the forecasting of all the features provided by the dataset in terms of accuracy and, consequently, improving behaviour prediction.
• Abstract（参考訳）: 近年,デジタル双生児に関する研究が増えている。 物理語をデジタルにミラーする以外に、収集・転送されたデータに関連するサービスを提供する必要がある。 これらのサービスの1つは、物理的部分の将来の振る舞いを予測することであり、有害なイベントを防止したり、より良いパフォーマンスを得るために改善を設計したりといったアプリケーションに繋がる可能性がある。 ARIMAやLSTMのような時系列モデルを使用することでシステム動作を予測する方法のひとつに、これらのアルゴリズムを用いて改善が加えられた。 近年,GAN(Generative Adversarial Networks)などの生成モデルに基づく深層学習手法が提案され,時系列予測においてLSTMの利用が関連性が高まっている。 この文献で見つかったもう1つの問題は、時系列生成における多変量環境/アプリケーションを扱うことの課題である。 したがって、これらのギャップを埋めるためには、新しい方法を研究する必要があり、その結果、有用なデジタルツインを作るためのより良いリソースを提供する必要がある。 本提案では,BLSTM層をGANが取得した時系列と統合することにより,データセットが提供するすべての特徴の予測を精度的に改善し,その結果,行動予測を改善することを目的とする。

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