論文の概要: Temporal Window Smoothing of Exogenous Variables for Improved Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05284v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 17:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.182398
• Title: Temporal Window Smoothing of Exogenous Variables for Improved Time Series Prediction
• Title（参考訳）: 時系列予測改善のための外因性変数の時間的ウィンドウ平滑化
• Authors: Mustafa Kamal, Niyaz Bin Hashem, Robin Krambroeckers, Nabeel Mohammed, Shafin Rahman,
• Abstract要約: グローバル統計に基づくデータ内に持続する冗長性を抑えるために,内因性入力を白くする手法を提案する。 提案手法は、4つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、11のベースラインモデルより一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.300598034097709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although most transformer-based time series forecasting models primarily depend on endogenous inputs, recent state-of-the-art approaches have significantly improved performance by incorporating external information through exogenous inputs. However, these methods face challenges, such as redundancy when endogenous and exogenous inputs originate from the same source and limited ability to capture long-term dependencies due to fixed look-back windows. In this paper, we propose a method that whitens the exogenous input to reduce redundancy that may persist within the data based on global statistics. Additionally, our approach helps the exogenous input to be more aware of patterns and trends over extended periods. By introducing this refined, globally context-aware exogenous input to the endogenous input without increasing the lookback window length, our approach guides the model towards improved forecasting. Our approach achieves state-of-the-art performance in four benchmark datasets, consistently outperforming 11 baseline models. These results establish our method as a robust and effective alternative for using exogenous inputs in time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのトランスフォーマーベースの時系列予測モデルは内因性入力に大きく依存するが、最近の最先端のアプローチは外因性入力を通じて外部情報を統合することで性能を著しく改善している。 しかし、これらの手法は、内因性および外因性入力が同じソースに由来する場合の冗長性や、固定されたルックバックウィンドウによる長期的な依存関係をキャプチャする能力の制限といった課題に直面している。 本稿では,グローバル統計に基づくデータ内に持続する冗長性を抑えるために,外因性入力を白くする手法を提案する。 さらに,我々のアプローチは,長期にわたるパターンや傾向をより意識する上で,外因性入力を支援する。 この改良されたグローバルな文脈認識型外因性入力を、ルックバックウィンドウ長を増大させることなく内因性入力に導入することにより、予測の改善に向けてモデルを導出する。 提案手法は、4つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、11のベースラインモデルより一貫して優れています。 これらの結果から,時系列予測における外因性入力の頑健で効果的な代替手段として,本手法を確立した。

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