論文の概要: AdaPTS: Adapting Univariate Foundation Models to Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10235v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 15:46:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:44.230122
• Title: AdaPTS: Adapting Univariate Foundation Models to Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: AdaPTS: 確率的多変量時系列予測に一様ファンデーションモデルを適用する
• Authors: Abdelhakim Benechehab, Vasilii Feofanov, Giuseppe Paolo, Albert Thomas, Maurizio Filippone, Balázs Kégl,
• Abstract要約: 本稿では,機能間の複雑な依存関係を管理し,予測の不確実性を定量化するアダプタを提案する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方で実施された実験により、アダプタの有効性が確認された。 私たちのフレームワークであるAdaPTSは、アダプタをモジュール的でスケーラブルで効果的なソリューションとして位置づけています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.899510048905926
• License:
• Abstract: Pre-trained foundation models (FMs) have shown exceptional performance in univariate time series forecasting tasks. However, several practical challenges persist, including managing intricate dependencies among features and quantifying uncertainty in predictions. This study aims to tackle these critical limitations by introducing adapters; feature-space transformations that facilitate the effective use of pre-trained univariate time series FMs for multivariate tasks. Adapters operate by projecting multivariate inputs into a suitable latent space and applying the FM independently to each dimension. Inspired by the literature on representation learning and partially stochastic Bayesian neural networks, we present a range of adapters and optimization/inference strategies. Experiments conducted on both synthetic and real-world datasets confirm the efficacy of adapters, demonstrating substantial enhancements in forecasting accuracy and uncertainty quantification compared to baseline methods. Our framework, AdaPTS, positions adapters as a modular, scalable, and effective solution for leveraging time series FMs in multivariate contexts, thereby promoting their wider adoption in real-world applications. We release the code at https://github.com/abenechehab/AdaPTS.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された基礎モデル(FM)は、単変量時系列予測タスクにおいて例外的な性能を示した。 しかし、機能間の複雑な依存関係を管理し、予測の不確実性を定量化するなど、いくつかの実践的な課題が続いている。 本研究の目的は,多変量タスクにおいて,事前学習した単変量時系列FMを効果的に活用するための特徴空間変換を導入することで,これらの限界に対処することである。 適応器は多変量入力を適切な潜在空間に投影し、各次元に独立してFMを適用する。 表現学習と部分的に確率的ベイズニューラルネットワークに関する文献に触発されて、我々は様々なアダプタと最適化/推論戦略を提示した。 合成および実世界のデータセットで行った実験は、アダプタの有効性を確認し、ベースライン法と比較して予測精度と不確かさの定量化を著しく向上させた。 我々のフレームワークであるAdaPTSは、マルチ変数コンテキストにおける時系列FMを活用するためのモジュール的でスケーラブルで効果的なソリューションとしてアダプタを位置づけ、現実世界のアプリケーションで広く採用されている。 コードはhttps://github.com/abenechehab/AdaPTS.comで公開しています。

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