論文の概要: FilterTS: Comprehensive Frequency Filtering for Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04158v1
• Date: Wed, 07 May 2025 06:19:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.98697
• Title: FilterTS: Comprehensive Frequency Filtering for Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: FilterTS: 多変量時系列予測のための総合周波数フィルタ
• Authors: Yulong Wang, Yushuo Liu, Xiaoyi Duan, Kai Wang,
• Abstract要約: FilterTSは、周波数領域に基づいた特殊なフィルタリング技術を利用する新しい予測モデルである。 FilterTSは予測精度と計算効率の点で既存の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.7064358833964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate time series forecasting is crucial across various industries, where accurate extraction of complex periodic and trend components can significantly enhance prediction performance. However, existing models often struggle to capture these intricate patterns. To address these challenges, we propose FilterTS, a novel forecasting model that utilizes specialized filtering techniques based on the frequency domain. FilterTS introduces a Dynamic Cross-Variable Filtering Module, a key innovation that dynamically leverages other variables as filters to extract and reinforce shared variable frequency components across variables in multivariate time series. Additionally, a Static Global Filtering Module captures stable frequency components, identified throughout the entire training set. Moreover, the model is built in the frequency domain, converting time-domain convolutions into frequency-domain multiplicative operations to enhance computational efficiency. Extensive experimental results on eight real-world datasets have demonstrated that FilterTS significantly outperforms existing methods in terms of prediction accuracy and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は、複雑な周期成分とトレンド成分の正確な抽出が予測性能を大幅に向上させる様々な産業において重要である。 しかし、既存のモデルは複雑なパターンを捉えるのに苦労することが多い。 これらの課題に対処するために、周波数領域に基づく特殊なフィルタリング技術を利用した新しい予測モデルであるFilterTSを提案する。 FilterTSは動的クロス変数フィルタモジュール(Dynamic Cross-Variable Filtering Module)を導入している。これは、他の変数をフィルタとして動的に活用し、多変量時系列の変数間で共有変数の周波数成分を抽出し、強化する重要なイノベーションである。 さらに、静的グローバルフィルタリングモジュールは、トレーニングセット全体を通して識別される安定した周波数コンポーネントをキャプチャする。 さらに、このモデルは周波数領域内に構築され、時間領域の畳み込みを周波数領域乗算演算に変換し、計算効率を向上させる。 8つの実世界のデータセットに対する大規模な実験結果から、FilterTSは予測精度と計算効率の点で既存の手法を大幅に上回っていることが示されている。

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