論文の概要: Adaptive Fuzzy Time Series Forecasting via Partially Asymmetric Convolution and Sub-Sliding Window Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20641v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 08:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.060329
• Title: Adaptive Fuzzy Time Series Forecasting via Partially Asymmetric Convolution and Sub-Sliding Window Fusion
• Title（参考訳）: 部分非対称畳み込みとサブスライディングウィンドウフュージョンによる適応ファジィ時系列予測
• Authors: Lijian Li,
• Abstract要約: 本稿では,スライディングウィンドウの時間に基づいて,部分的に非対称な設計を施した新しい畳み込みアーキテクチャを提案する。 提案手法は,一般的な時系列データセットのほとんどに対して,最先端の結果を得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: At present, state-of-the-art forecasting models are short of the ability to capture spatio-temporal dependency and synthesize global information at the stage of learning. To address this issue, in this paper, through the adaptive fuzzified construction of temporal data, we propose a novel convolutional architecture with partially asymmetric design based on the scheme of sliding window to realize accurate time series forecasting. First, the construction strategy of traditional fuzzy time series is improved to further extract short and long term temporal interrelation, which enables every time node to automatically possess corresponding global information and inner relationships among them in a restricted sliding window and the process does not require human involvement. Second, a bilateral Atrous algorithm is devised to reduce calculation demand of the proposed model without sacrificing global characteristics of elements. And it also allows the model to avoid processing redundant information. Third, after the transformation of time series, a partially asymmetric convolutional architecture is designed to more flexibly mine data features by filters in different directions on feature maps, which gives the convolutional neural network (CNN) the ability to construct sub-windows within existing sliding windows to model at a more fine-grained level. And after obtaining the time series information at different levels, the multi-scale features from different sub-windows will be sent to the corresponding network layer for time series information fusion. Compared with other competitive modern models, the proposed method achieves state-of-the-art results on most of popular time series datasets, which is fully verified by the experimental results.
• Abstract（参考訳）: 現在、最先端の予測モデルは、時空間依存を捉え、学習の段階でグローバル情報を合成する能力に欠けています。 本稿では,時間的データの適応的ファジファイド構成により,スライディングウインドウのスキームに基づく部分的に非対称な新しい畳み込みアーキテクチャを提案し,正確な時系列予測を実現する。 まず、従来のファジィ時系列の構成戦略を改善して、短時間・長期の時間的相互関係をさらに抽出し、各時間ノードが対応する大域情報や内部関係を、制限されたスライディングウィンドウで自動的に保持し、人間の関与を必要としないようにする。 第二に、要素のグローバルな特性を犠牲にすることなく、提案したモデルの計算要求を減らすために、両側アラスアルゴリズムが考案された。 また、モデルが冗長な情報を処理するのを避けることもできる。 第三に、時系列の変換の後、部分的に非対称な畳み込みアーキテクチャは、特徴マップ上の異なる方向のフィルタによってデータ特徴をより柔軟にマイニングするように設計されており、これにより、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、既存のスライディングウィンドウ内で、よりきめ細かいレベルでモデルを構築することができる。 そして、異なるレベルで時系列情報を得た後、異なるサブウィンドウからのマルチスケール特徴を対応するネットワーク層に送信し、時系列情報融合を行う。 他の競合する現代モデルと比較して,提案手法は,実験結果によって完全に検証される人気時系列データセットのほとんどにおいて,最先端の結果が得られる。

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