論文の概要: CMoS: Rethinking Time Series Prediction Through the Lens of Chunk-wise Spatial Correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19090v1
• Date: Sun, 25 May 2025 11:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.895494
• Title: CMoS: Rethinking Time Series Prediction Through the Lens of Chunk-wise Spatial Correlations
• Title（参考訳）: CMoS: チャンクワイド空間相関レンズによる時系列予測の再考
• Authors: Haotian Si, Changhua Pei, Jianhui Li, Dan Pei, Gaogang Xie,
• Abstract要約: 超軽量時系列予測モデルであるCMoSを提案する。 CMoSは、異なる時系列チャンク間の空間的相関を直接モデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.515201493037917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in lightweight time series forecasting models suggest the inherent simplicity of time series forecasting tasks. In this paper, we present CMoS, a super-lightweight time series forecasting model. Instead of learning the embedding of the shapes, CMoS directly models the spatial correlations between different time series chunks. Additionally, we introduce a Correlation Mixing technique that enables the model to capture diverse spatial correlations with minimal parameters, and an optional Periodicity Injection technique to ensure faster convergence. Despite utilizing as low as 1% of the lightweight model DLinear's parameters count, experimental results demonstrate that CMoS outperforms existing state-of-the-art models across multiple datasets. Furthermore, the learned weights of CMoS exhibit great interpretability, providing practitioners with valuable insights into temporal structures within specific application scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年の軽量時系列予測モデルの進歩は、時系列予測タスクの本質的な単純さを示唆している。 本稿では,超軽量時系列予測モデルCMoSを提案する。 形状の埋め込みを学ぶ代わりに、CMoSは異なる時系列チャンク間の空間的相関を直接モデル化する。 さらに,モデルが最小パラメータで多様な空間相関を捕捉できる相関混合法と,より高速な収束を実現するためのオプションの周期注入法を導入する。 軽量モデルDLinearのパラメータの1%の低利用にもかかわらず、実験結果は、CMoSが既存の最先端モデルを複数のデータセットで上回っていることを示している。 さらに、CMoSの学習重量は高い解釈可能性を示し、特定のアプリケーションシナリオにおける時間構造に関する貴重な洞察を提供する。

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