論文の概要: PREIG: Physics-informed and Reinforcement-driven Interpretable GRU for Commodity Demand Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21710v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 11:38:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.066199
• Title: PREIG: Physics-informed and Reinforcement-driven Interpretable GRU for Commodity Demand Forecasting
• Title（参考訳）: PreIG:商品需要予測のための物理インフォームドおよび強化駆動型解釈型GRU
• Authors: Hongwei Ma, Junbin Gao, Minh-Ngoc Tran,
• Abstract要約: PreIGは、商品需要予測に適した新しいディープラーニングフレームワークである。 このモデルは、Gated Recurrent Unit(GRU)アーキテクチャを物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の原則と一意に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.542312745632458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurately forecasting commodity demand remains a critical challenge due to volatile market dynamics, nonlinear dependencies, and the need for economically consistent predictions. This paper introduces PREIG, a novel deep learning framework tailored for commodity demand forecasting. The model uniquely integrates a Gated Recurrent Unit (GRU) architecture with physics-informed neural network (PINN) principles by embedding a domain-specific economic constraint: the negative elasticity between price and demand. This constraint is enforced through a customized loss function that penalizes violations of the physical rule, ensuring that model predictions remain interpretable and aligned with economic theory. To further enhance predictive performance and stability, PREIG incorporates a hybrid optimization strategy that couples NAdam and L-BFGS with Population-Based Training (POP). Experiments across multiple commodities datasets demonstrate that PREIG significantly outperforms traditional econometric models (ARIMA,GARCH) and deep learning baselines (BPNN,RNN) in both RMSE and MAPE. When compared with GRU,PREIG maintains good explainability while still performing well in prediction. By bridging domain knowledge, optimization theory and deep learning, PREIG provides a robust, interpretable, and scalable solution for high-dimensional nonlinear time series forecasting in economy.
• Abstract（参考訳）: 商品需要の正確な予測は、不安定な市場のダイナミクス、非線形依存、経済的に一貫した予測の必要性により、依然として重要な課題である。 本稿では,商品需要予測に適した新しいディープラーニングフレームワークPreIGを紹介する。 このモデルは、GRU(Gated Recurrent Unit)アーキテクチャと物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の原則を、ドメイン固有の経済制約(価格と需要の間の負の弾力性)を埋め込むことで一意に統合する。 この制約は、物理規則違反を罰するカスタマイズされた損失関数によって実施され、モデル予測が解釈可能であり、経済理論と一致し続けることを保証する。 PreIGは予測性能と安定性をさらに向上するため、NAdamとL-BFGSをPOP(Population-Based Training)と組み合わせたハイブリッド最適化戦略を採用している。 複数の商品データセットを対象とした実験では、PreIGはRMSEとMAPEの両方において従来の計量モデル(ARIMA,GARCH)とディープラーニングベースライン(BPNN,RNN)を著しく上回っている。 GRUと比較すると、PREIGは優れた説明性を維持しつつも、予測性能は良好である。 ドメイン知識、最適化理論、ディープラーニングをブリッジすることで、PreIGは経済における高次元非線形時系列予測のための堅牢で解釈可能なスケーラブルなソリューションを提供する。

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