論文の概要: Interpretable Time Series Autoregression for Periodicity Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22895v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 14:17:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.620209
• Title: Interpretable Time Series Autoregression for Periodicity Quantification
• Title（参考訳）: 周期性量子化のための解釈可能な時系列自己回帰
• Authors: Xinyu Chen, Vassilis Digalakis Jr, Lijun Ding, Dingyi Zhuang, Jinhua Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,解釈可能な機械学習の観点から,スパース自動回帰フレームワークを提案する。 本研究では,部分空間追従に基づく決定変数探索(DVP)戦略を開発し,探索空間を削減する。 特に、提案手法は、何百万もの決定変数であっても、大規模な問題に対してモデルをスケーラブルにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.6300875919604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series autoregression is a classical statistical model for capturing auto-correlations and identifying temporal patterns such as periodicity and seasonality. In this work, we propose a novel sparse autoregression framework from an interpretable machine learning perspective and the model interpretability for periodicity quantification is reinforced by $\ell_0$-norm induced sparsity constraints. On the time-varying time series data, we reformulate the sparse autoregression and convert the involved optimization problem into a mixed-integer optimization (MIO). To accelerate it, we develop a subspace pursuit based decision variable pruning (DVP) strategy to reduce the search space. On the multidimensional time series that involves complicated spatial and temporal dimensions, we propose a spatially- and time-varying sparse autoregression model and resolve the corresponding MIO problem by developing a two-stage optimization scheme. In particular, the proposed scheme makes the model scalable to large problems even with millions of decision variables. Empirically, we conduct extensive experiments to evaluate the proposed models on real-world time series data. First, we demonstrate that the MIO solver can be drastically accelerated through the DVP strategy, while maintaining the same solution quality as a full MIO solver. Applying the time-varying sparse autoregression model to ridesharing trip data, we uncover both daily and weekly periodicities and reveal long-term changes in regularity of human mobility. Second, we demonstrate the spatial patterns of yearly seasonality in climate variable time series such as temperature and precipitation across the past four decades, and our model allows to discover dynamic climate patterns and identify climate phenomena such as El Nino in sea surface temperature.
• Abstract（参考訳）: 時系列自己回帰(英: Time series autoregression)は、周期性や季節性といった時間的パターンを特定するための古典的な統計モデルである。 本研究では,解釈可能な機械学習の観点から,新しいスパース自己回帰フレームワークを提案し,周期性定量化のためのモデル解釈性は,$\ell_0$-normによる空間性制約によって強化される。 時系列データに基づいてスパース自己回帰を再構成し、関連する最適化問題を混合整数最適化(MIO)に変換する。 そこで我々は,部分空間探索に基づく決定変数抽出(DVP)戦略を開発し,探索空間を削減する。 複雑な空間的次元と時間的次元を含む多次元時系列について,空間的・時間的に変化するスパース自己回帰モデルを提案し,二段階最適化手法の開発により対応するMIO問題を解く。 特に、提案手法は、何百万もの決定変数であっても、大規模な問題に対してモデルをスケーラブルにする。 実世界の時系列データから提案したモデルを評価するために,実証実験を行った。 まず、MIOソルバをフルMIOソルバと同じソリューション品質を維持しながら、DVP戦略により大幅に高速化できることを実証する。 時間変化によるスパース自己回帰モデルをライドシェアリング旅行データに適用し、毎日と毎週の定期性を明らかにし、人間の移動性の定期性に長期的変化を明らかにする。 第2に,過去40年間の気温や降水などの気候変動時系列における季節変動の空間的パターンを実証し,そのモデルにより,海面温度におけるエルニーニョ現象などの動的気候パターンの発見が可能となった。

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