論文の概要: TimeFilter: Patch-Specific Spatial-Temporal Graph Filtration for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13041v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 17:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:28:56.144195
• Title: TimeFilter: Patch-Specific Spatial-Temporal Graph Filtration for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: TimeFilter: 時系列予測のための空間時間グラフフィルタ
• Authors: Yifan Hu, Guibin Zhang, Peiyuan Liu, Disen Lan, Naiqi Li, Dawei Cheng, Tao Dai, Shu-Tao Xia, Shirui Pan,
• Abstract要約: 我々は、適応的できめ細かい依存性モデリングのためのグラフベースのフレームワークであるTimeFilterを提案する。 TimeFilterは無関係な相関関係をフィルタリングし、パッチ固有のフィルタリングを通じて最も重要な相関関係を保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.71846357354384
• License:
• Abstract: Current time series forecasting methods can be broadly classified into two categories: Channel Independent (CI) and Channel Dependent (CD) strategies, both aiming to capture the complex dependencies within time series data. However, the CI strategy fails to exploit highly correlated covariate information, while the CD strategy integrates all dependencies, including irrelevant or noisy ones, thus compromising generalization. To mitigate these issues, recent works have introduced the Channel Clustering (CC) strategy by grouping channels with similar characteristics and applying different modeling techniques to each cluster. However, coarse-grained clustering cannot flexibly capture complex, time-varying interactions. Addressing the above challenges, we propose TimeFilter, a graph-based framework for adaptive and fine-grained dependency modeling. Specifically, after constructing the graph with the input sequence, TimeFilter filters out irrelevant correlations and preserves the most critical ones through patch-specific filtering. Extensive experiments on 13 real-world datasets from various application domains demonstrate the state-of-the-art performance of TimeFilter. The code is available at https://github.com/TROUBADOUR000/TimeFilter.
• Abstract（参考訳）: 現在の時系列予測手法は,Channel Independent (CI) とChannel Dependent (CD) の2つのカテゴリに分類される。 しかし、CI戦略は高度に相関した共変量情報を利用するのに失敗し、CD戦略は関係のないものやうるさいものを含むすべての依存関係を統合し、一般化を妥協する。 これらの問題を緩和するため、近年のChannel Clustering(CC)戦略は、同様の特性を持つチャネルをグループ化し、各クラスタに異なるモデリング技術を適用することで導入されている。 しかし、粗粒度クラスタリングは、複雑な時間変化の相互作用を柔軟にキャプチャすることはできない。 上記の課題に対処するため、適応的できめ細かい依存性モデリングのためのグラフベースのフレームワークであるTimeFilterを提案する。 具体的には、入力シーケンスでグラフを構築した後、TimeFilterは無関係な相関をフィルタリングし、パッチ固有のフィルタリングを通じて最も重要なものを保存する。 さまざまなアプリケーションドメインからの13の実世界のデータセットに関する大規模な実験は、TimeFilterの最先端のパフォーマンスを実証している。 コードはhttps://github.com/TROUBADOUR000/TimeFilter.comで公開されている。

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