論文の概要: Goal-Oriented Time-Series Forecasting: Foundation Framework Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17493v1
- Date: Thu, 24 Apr 2025 12:34:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.358643
- Title: Goal-Oriented Time-Series Forecasting: Foundation Framework Design
- Title（参考訳）: Goal-Oriented Time-Series Forecasting: Foundation Framework Design
- Authors: Luca-Andrei Fechete, Mohamed Sana, Fadhel Ayed, Nicola Piovesan, Wenjie Li, Antonio De Domenico, Tareq Si Salem,
- Abstract要約: 時系列予測は、しばしば、現実のアプリケーションの特定の要求を無視して、予測エラーを最小限にすることだけに焦点を当てる。
本稿では、エンドアプリケーションで特定される予測範囲の重要性に基づいて、予測モデルがフォーカスを動的に調整できる新しいトレーニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.999600538978044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional time-series forecasting often focuses only on minimizing prediction errors, ignoring the specific requirements of real-world applications that employ them. This paper presents a new training methodology, which allows a forecasting model to dynamically adjust its focus based on the importance of forecast ranges specified by the end application. Unlike previous methods that fix these ranges beforehand, our training approach breaks down predictions over the entire signal range into smaller segments, which are then dynamically weighted and combined to produce accurate forecasts. We tested our method on standard datasets, including a new dataset from wireless communication, and found that not only it improves prediction accuracy but also improves the performance of end application employing the forecasting model. This research provides a basis for creating forecasting systems that better connect prediction and decision-making in various practical applications.
- Abstract（参考訳）: 伝統的な時系列予測は、しばしば予測エラーを最小化することだけに焦点を当て、それらを利用する現実世界のアプリケーションの特定の要件を無視している。
本稿では、エンドアプリケーションで特定される予測範囲の重要性に基づいて、予測モデルが集中度を動的に調整できる新しいトレーニング手法を提案する。
これらの範囲を事前に修正する従来の方法とは異なり、我々のトレーニング手法は信号範囲全体の予測を小さなセグメントに分割し、それを動的に重み付けして正確な予測を生成する。
提案手法は,無線通信による新しいデータセットを含む標準データセット上でテストし,予測精度の向上だけでなく,予測モデルを用いたエンドアプリケーションの性能向上も確認した。
本研究は,様々な応用において,予測と意思決定をよりうまく結びつける予測システムを構築するための基盤を提供する。
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