論文の概要: Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16325v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 18:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:48.183316
• Title: Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning
• Title（参考訳）: メタラーニングによる時系列からの事前予測
• Authors: Declan A. Norton, Edward Ott, Andrew Pomerance, Brian Hunt, Michelle Girvan,
• Abstract要約: 関連時間系列(METAFORS)からのタイラート予測のためのメタラーニングについて紹介する。 関連するシステムでトレーニングされたモデルのライブラリを活用することで、METAFORSは限られたデータでシステムの進化を予測するために、カスタマイズされたモデルを構築する。 MeTAFORSの短期動態と長期統計の両方を予測する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine learning (ML) models can be effective for forecasting the dynamics of unknown systems from time-series data, but they often require large amounts of data and struggle to generalize across systems with varying dynamics. Combined, these issues make forecasting from short time series particularly challenging. To address this problem, we introduce Meta-learning for Tailored Forecasting from Related Time Series (METAFORS), which uses related systems with longer time-series data to supplement limited data from the system of interest. By leveraging a library of models trained on related systems, METAFORS builds tailored models to forecast system evolution with limited data. Using a reservoir computing implementation and testing on simulated chaotic systems, we demonstrate METAFORS' ability to predict both short-term dynamics and long-term statistics, even when test and related systems exhibit significantly different behaviors and the available data are scarce, highlighting its robustness and versatility in data-limited scenarios.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、時系列データから未知のシステムのダイナミクスを予測するのに効果的であるが、しばしば大量のデータを必要とし、動的に変化するシステム全体の一般化に苦労する。 これらの問題が組み合わさって、短い時系列からの予測が特に困難になる。 この問題に対処するために,より長い時系列データを持つ関連システムを用いて,興味のあるシステムからの限られたデータを補う,MetaFORS(Meta-learning)を導入する。 関連するシステムでトレーニングされたモデルのライブラリを活用することで、METAFORSは限られたデータでシステムの進化を予測するために、カスタマイズされたモデルを構築する。 シミュレーションカオスシステム上での貯水池計算の実装とテストを用いて,データ制限シナリオの頑健さと汎用性を強調しながら,テストと関連システムが著しく異なる振る舞いを示す場合でも,短期力学と長期統計の両方を予測できるMETAFORSの能力を実証する。

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