論文の概要: MS-TVNet:A Long-Term Time Series Prediction Method Based on Multi-Scale Dynamic Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17253v2
• Date: Wed, 25 Jun 2025 07:55:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 14:36:56.664561
• Title: MS-TVNet:A Long-Term Time Series Prediction Method Based on Multi-Scale Dynamic Convolution
• Title（参考訳）: MS-TVNet:マルチスケール動的畳み込みに基づく長期時系列予測手法
• Authors: Chenghan Li, Mingchen Li, Yipu Liao, Ruisheng Diao,
• Abstract要約: マルチスケール3次元動的畳み込みニューラルネットワークMS-TVNetを提案する。 本研究は,複雑な時間的パターンを捉えるために,畳み込みネットワークを活用することの有効性を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.712251433139411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Long-term time series prediction has predominantly relied on Transformer and MLP models, while the potential of convolutional networks in this domain remains underexplored. To address this gap, we introduce a novel multi-scale time series reshape module, which effectively captures the relationships among multi-period patches and variable dependencies. Building upon this module, we propose MS-TVNet, a multi-scale 3D dynamic convolutional neural network. Through comprehensive evaluations on diverse datasets, MS-TVNet demonstrates superior performance compared to baseline models, achieving state-of-the-art (SOTA) results in long-term time series prediction. Our findings highlight the effectiveness of leveraging convolutional networks for capturing complex temporal patterns, suggesting a promising direction for future research in this field.The code is realsed on https://github.com/Curyyfaust/TVNet.
• Abstract（参考訳）: 長期の時系列予測はTransformerモデルとMLPモデルに大きく依存しているが、この領域における畳み込みネットワークの可能性はまだ探索されていない。 このギャップに対処するために,マルチ周期パッチと変数依存性の関係を効果的に把握する,新しいマルチスケール時系列再構成モジュールを提案する。 このモジュールをベースとして,マルチスケール3次元動的畳み込みニューラルネットワークMS-TVNetを提案する。 多様なデータセットに対する総合的な評価を通じて、MS-TVNetはベースラインモデルよりも優れた性能を示し、長期間の時系列予測でSOTA(State-of-the-art)を達成する。 本研究は,複雑な時間的パターンを捉えるために畳み込みネットワークを活用することの有効性を強調し,将来的な研究の方向性を示唆するものである。

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