論文の概要: VMDNet: Time Series Forecasting with Leakage-Free Samplewise Variational Mode Decomposition and Multibranch Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15394v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 20:02:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.888347
• Title: VMDNet: Time Series Forecasting with Leakage-Free Samplewise Variational Mode Decomposition and Multibranch Decoding
• Title（参考訳）: VMDNet: Leakage-free Samplewise Variational Mode Decomposition と Multibranch Decoding による時系列予測
• Authors: Weibin Feng, Ran Tao, John Cartlidge, Jin Zheng,
• Abstract要約: 変分モード分解(VMD)は周期性を考慮した分解のための強力な信号処理手法である。 我々は,VMDNetを提案する。VMDNetは因果保存のためのフレームワークで,リークを回避するためにサンプル単位のVMDを適用している。 2つのエネルギー関連データセットの実験により、VMDNetは周期性が強い場合に最先端の結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.868677160493526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In time series forecasting, capturing recurrent temporal patterns is essential; decomposition techniques make such structure explicit and thereby improve predictive performance. Variational Mode Decomposition (VMD) is a powerful signal-processing method for periodicity-aware decomposition and has seen growing adoption in recent years. However, existing studies often suffer from information leakage and rely on inappropriate hyperparameter tuning. To address these issues, we propose VMDNet, a causality-preserving framework that (i) applies sample-wise VMD to avoid leakage; (ii) represents each decomposed mode with frequency-aware embeddings and decodes it using parallel temporal convolutional networks (TCNs), ensuring mode independence and efficient learning; and (iii) introduces a bilevel, Stackelberg-inspired optimisation to adaptively select VMD's two core hyperparameters: the number of modes (K) and the bandwidth penalty (alpha). Experiments on two energy-related datasets demonstrate that VMDNet achieves state-of-the-art results when periodicity is strong, showing clear advantages in capturing structured periodic patterns while remaining robust under weak periodicity.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測では、繰り返し時間パターンのキャプチャが不可欠であり、分解技術はそのような構造を明確にし、予測性能を向上させる。 変分モード分解(VMD)は周期性を考慮した分解のための強力な信号処理手法であり,近年普及している。 しかし、既存の研究はしばしば情報漏洩に悩まされ、不適切なハイパーパラメータチューニングに依存している。 これらの問題に対処するため、我々は因果保存フレームワークVMDNetを提案する。 i) 漏れを避けるためにサンプル回りのVMDを適用する。 (ii) 周波数認識による分割モードをそれぞれ表現し, 並列時間畳み込みネットワーク(TCN)を用いてデコードし, モード独立性と学習の効率化を図る。 (iii) モード数(K)と帯域幅ペナルティ(アルファ)の2つのコアハイパーパラメータを適応的に選択するために、スタックルバーグにインスパイアされた2レベル最適化を導入する。 2つのエネルギー関連データセットの実験により、VMDNetは、周期性が強いときに最先端の結果を得ることを示した。

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