論文の概要: Two-stage hybrid models for enhancing forecasting accuracy on heterogeneous time series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08600v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 17:39:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 18:10:01.099707
• Title: Two-stage hybrid models for enhancing forecasting accuracy on heterogeneous time series
• Title（参考訳）: 不均一時系列の予測精度向上のための2段階ハイブリッドモデル
• Authors: Junru Ren, Shaomin Wu,
• Abstract要約: シリーズごとに構築されたローカルモデルと比較して、グローバルモデルは時系列を通して関連する情報を活用する。 異種データを扱う場合、グローバルモデルの利点は必ずしも実現されない。 時系列データが同質であるか不均一であるかを決定することは、実際は曖昧である。 本稿では,異種パターンを同定・モデル化する第2段階を含む2段階ハイブリッドモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6506991840948217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Compared to local models built in a series-by-series manner, global models leverage relevant information across time series, resulting in improved forecasting performance and generalization capacity. Constructing global models on a set of time series is becoming mainstream in the field of time series forecasting. However, the advantages of global models may not always be realized when dealing with heterogeneous data. While they can adapt to heterogeneous datasets by increasing the model complexity, the model cannot be infinitely complex due to the finite sample size, which poses challenges for the application of global models. Additionally, determining whether the time series data is homogeneous or heterogeneous can be ambiguous in practice. To address these research gaps, this paper argues that the heterogeneity of the data should be defined by the global model used, and for each series, the portion not modelled by the global model represents heterogeneity. It further proposes two-stage hybrid models, which include a second stage to identify and model heterogeneous patterns. In this second stage, we can estimate either all local models or sub-global models across different domains divided based on heterogeneity. Experiments on four open datasets reveal that the proposed methods significantly outperform five existing models, indicating they contribute to fully unleash the potential of global models on heterogeneous datasets.
• Abstract（参考訳）: 時系列的に構築された局所モデルと比較して、グローバルモデルは時系列を通して関連する情報を活用するため、予測性能と一般化能力が向上する。 時系列予測の分野では,グローバルモデルの構築が主流になりつつある。 しかし、異種データを扱う場合、グローバルモデルの利点は必ずしも実現されない。 モデル複雑性を増大させることで異種データセットに適応できるが、このモデルが無限に複雑になることはない。 さらに、時系列データが均一であるか不均一であるかを判断することは、実際は曖昧である。 これらの研究ギャップに対処するため、本論文では、データの不均一性は、使用するグローバルモデルによって定義されるべきであり、各シリーズにおいて、グローバルモデルによってモデル化されていない部分は、異種性を表す。 さらに、異種パターンを特定しモデル化する第2段階を含む2段階のハイブリッドモデルを提案する。 この第2段階において、不均一性に基づいて分割された異なる領域にわたるすべての局所モデルまたはサブグロバルモデルを推定することができる。 4つのオープンデータセットの実験により、提案手法は既存の5つのモデルを大幅に上回り、異種データセットのグローバルモデルの可能性を完全に解き放つことに寄与していることが明らかとなった。

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