論文の概要: Dual-Splitting Conformal Prediction for Multi-Step Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21251v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 08:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:08.900941
• Title: Dual-Splitting Conformal Prediction for Multi-Step Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: マルチステップ時系列予測のための2分割等角予測
• Authors: Qingdi Yu, Zhiwei Cao, Ruihang Wang, Zhen Yang, Lijun Deng, Min Hu, Yong Luo, Xin Zhou,
• Abstract要約: 時系列予測は、リソーススケジューリングやリスク管理といったアプリケーションでは不可欠である。 Conformal Prediction (CP) のほとんどの変種は、シングルステップの予測のために設計されており、マルチステップシナリオにおける課題に直面している。 マルチステップ予測のための時系列データに固有の依存関係をキャプチャする新しいCP手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.432179549126236
• License:
• Abstract: Time series forecasting is crucial for applications like resource scheduling and risk management, where multi-step predictions provide a comprehensive view of future trends. Uncertainty Quantification (UQ) is a mainstream approach for addressing forecasting uncertainties, with Conformal Prediction (CP) gaining attention due to its model-agnostic nature and statistical guarantees. However, most variants of CP are designed for single-step predictions and face challenges in multi-step scenarios, such as reliance on real-time data and limited scalability. This highlights the need for CP methods specifically tailored to multi-step forecasting. We propose the Dual-Splitting Conformal Prediction (DSCP) method, a novel CP approach designed to capture inherent dependencies within time-series data for multi-step forecasting. Experimental results on real-world datasets from four different domains demonstrate that the proposed DSCP significantly outperforms existing CP variants in terms of the Winkler Score, achieving a performance improvement of up to 23.59% compared to state-of-the-art methods. Furthermore, we deployed the DSCP approach for renewable energy generation and IT load forecasting in power management of a real-world trajectory-based application, achieving an 11.25% reduction in carbon emissions through predictive optimization of data center operations and controls.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、リソーススケジューリングやリスク管理といったアプリケーションでは不可欠である。 不確実性定量化(英: Uncertainty Quantification、UQ)は、予測の不確実性に対処する主要なアプローチであり、そのモデルに依存しない性質と統計的保証により、コンフォーマル予測(CP)が注目を集めている。 しかし、CPのほとんどの変種はシングルステップの予測のために設計されており、リアルタイムデータへの依存やスケーラビリティの制限など、マルチステップシナリオにおける課題に直面している。 これは、特にマルチステップ予測に適したCPメソッドの必要性を強調している。 多段階予測のための時系列データに固有の依存関係をキャプチャする新しいCP手法であるDual-Splitting Conformal Prediction (DSCP)法を提案する。 4つの異なる領域の実世界のデータセットに対する実験結果から、提案されたDSCPはWinkler Scoreの点で既存のCPの亜種よりも大幅に優れており、最先端の手法と比較して最大23.59%の性能向上が達成されている。 さらに、実世界の軌道ベースアプリケーションの電力管理において、再生可能エネルギー生成とIT負荷予測のためのDSCPアプローチを導入し、データセンターの運用と制御の予測最適化により、炭素排出量の11.25%削減を実現した。

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