論文の概要: HADL Framework for Noise Resilient Long-Term Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10569v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 21:41:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:57.276842
• Title: HADL Framework for Noise Resilient Long-Term Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 耐雑音性長期予測のためのHADLフレームワーク
• Authors: Aditya Dey, Jonas Kusch, Fadi Al Machot,
• Abstract要約: 長期の時系列予測は、金融、経済、エネルギーといった分野において重要である。 拡張されたルックバックウィンドウにおける時間ノイズの影響は未調査であり、しばしばモデル性能と計算効率を劣化させる。 本稿では、離散ウェーブレット変換(DWT)と離散コサイン変換(DCT)を統合することで、これらの課題に対処する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,ノイズの多い入力に対する競合堅牢性を示し,計算複雑性を著しく低減し,多様なベンチマークデータセット間での競合性ないし最先端の予測性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7810572107832383
• License:
• Abstract: Long-term time series forecasting is critical in domains such as finance, economics, and energy, where accurate and reliable predictions over extended horizons drive strategic decision-making. Despite the progress in machine learning-based models, the impact of temporal noise in extended lookback windows remains underexplored, often degrading model performance and computational efficiency. In this paper, we propose a novel framework that addresses these challenges by integrating the Discrete Wavelet Transform (DWT) and Discrete Cosine Transform (DCT) to perform noise reduction and extract robust long-term features. These transformations enable the separation of meaningful temporal patterns from noise in both the time and frequency domains. To complement this, we introduce a lightweight low-rank linear prediction layer that not only reduces the influence of residual noise but also improves memory efficiency. Our approach demonstrates competitive robustness to noisy input, significantly reduces computational complexity, and achieves competitive or state-of-the-art forecasting performance across diverse benchmark datasets. Extensive experiments reveal that the proposed framework is particularly effective in scenarios with high noise levels or irregular patterns, making it well suited for real-world forecasting tasks. The code is available in https://github.com/forgee-master/HADL.
• Abstract（参考訳）: 長期の時系列予測は、金融、経済学、エネルギーといった分野において重要であり、水平線を正確にかつ信頼性の高い予測が戦略的決定を導く。 機械学習ベースのモデルが進歩しているにもかかわらず、拡張ルックバックウィンドウにおける時間ノイズの影響は未調査のままであり、しばしばモデルの性能と計算効率を劣化させる。 本稿では、離散ウェーブレット変換(DWT)と離散コサイン変換(DCT)を統合して、ノイズ低減と堅牢な長期的特徴の抽出を行うことにより、これらの課題に対処する新しい枠組みを提案する。 これらの変換により、時間領域と周波数領域の両方において意味のある時間パターンをノイズから分離することができる。 そこで本研究では,残音の影響を低減し,メモリ効率を向上させる軽量な低ランク線形予測層を提案する。 提案手法は,ノイズの多い入力に対する競合堅牢性を示し,計算複雑性を著しく低減し,多様なベンチマークデータセット間での競合性ないし最先端の予測性能を実現する。 大規模な実験により,提案手法は特に高騒音レベルや不規則パターンのシナリオで有効であることが判明した。 コードはhttps://github.com/forgee-master/HADLで公開されている。

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