論文の概要: Breaking Silos: Adaptive Model Fusion Unlocks Better Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18442v1
• Date: Sat, 24 May 2025 00:45:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.425428
• Title: Breaking Silos: Adaptive Model Fusion Unlocks Better Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: アダプティブ・モデル・フュージョン」の「Breaking Silos」が時系列予測を改善
• Authors: Zhining Liu, Ze Yang, Xiao Lin, Ruizhong Qiu, Tianxin Wei, Yada Zhu, Hendrik Hamann, Jingrui He, Hanghang Tong,
• Abstract要約: 時系列予測は多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 1つのモデルは、異なるテストサンプルで一貫して他よりも優れていますが、(ii) それぞれのモデルは特定のケースで優れています。 異種モデルのサンプルレベル適応融合による時系列予測のためのフレームワークであるTimeFuseを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.45587649141842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time-series forecasting plays a critical role in many real-world applications. Although increasingly powerful models have been developed and achieved superior results on benchmark datasets, through a fine-grained sample-level inspection, we find that (i) no single model consistently outperforms others across different test samples, but instead (ii) each model excels in specific cases. These findings prompt us to explore how to adaptively leverage the distinct strengths of various forecasting models for different samples. We introduce TimeFuse, a framework for collective time-series forecasting with sample-level adaptive fusion of heterogeneous models. TimeFuse utilizes meta-features to characterize input time series and trains a learnable fusor to predict optimal model fusion weights for any given input. The fusor can leverage samples from diverse datasets for joint training, allowing it to adapt to a wide variety of temporal patterns and thus generalize to new inputs, even from unseen datasets. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of TimeFuse in various long-/short-term forecasting tasks, achieving near-universal improvement over the state-of-the-art individual models. Code is available at https://github.com/ZhiningLiu1998/TimeFuse.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は多くの現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 より強力なモデルが開発され、ベンチマークデータセット上で優れた結果が得られたが、きめ細かいサンプルレベルの検査によって明らかとなった。 (i)1つのモデルは、異なるテストサンプルで一貫して他より優れているわけではないが、代わりに (ii)各モデルは特定の場合に優れる。 これらの結果から,様々な予測モデルの異なる強みを適応的に活用する方法が示唆された。 異種モデルのサンプルレベル適応融合による時系列予測のためのフレームワークであるTimeFuseを紹介する。 TimeFuseはメタ機能を利用して入力時系列を特徴づけ、学習可能なフューザーを訓練し、任意の入力に対して最適なモデル融合重量を予測する。 フューザーは、様々なデータセットのサンプルを共同トレーニングに利用することで、さまざまな時間パターンに適応し、目に見えないデータセットからでも新しい入力に一般化することができる。 様々な長期的・短期的な予測タスクにおけるTimeFuseの有効性を実証し、最先端の個人モデルに対してほぼユニバーサルな改善を実現した。 コードはhttps://github.com/ZhiningLiu1998/TimeFuse.comで入手できる。

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