論文の概要: Time Series Forecasting via Direct Per-Step Probability Distribution Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.23260v1
• Date: Fri, 28 Nov 2025 15:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.954266
• Title: Time Series Forecasting via Direct Per-Step Probability Distribution Modeling
• Title（参考訳）: 直接ステップごとの確率分布モデルによる時系列予測
• Authors: Linghao Kong, Xiaopeng Hong,
• Abstract要約: インターリーブ二重分岐確率分布ネットワーク(InterPDN)という新しいモデルを提案する。 これはスカラーではなく、ステップごとに離散確率分布を直接構成する。 複数の実世界のデータセットの実験は、InterPDNの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.189067458868326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural network-based time series prediction models have recently demonstrated superior capabilities in capturing complex temporal dependencies. However, it is challenging for these models to account for uncertainty associated with their predictions, because they directly output scalar values at each time step. To address such a challenge, we propose a novel model named interleaved dual-branch Probability Distribution Network (interPDN), which directly constructs discrete probability distributions per step instead of a scalar. The regression output at each time step is derived by computing the expectation of the predictive distribution on a predefined support set. To mitigate prediction anomalies, a dual-branch architecture is introduced with interleaved support sets, augmented by coarse temporal-scale branches for long-term trend forecasting. Outputs from another branch are treated as auxiliary signals to impose self-supervised consistency constraints on the current branch's prediction. Extensive experiments on multiple real-world datasets demonstrate the superior performance of interPDN.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークベースの時系列予測モデルは、最近、複雑な時間的依存関係をキャプチャする優れた能力を実証している。 しかしながら、これらのモデルでは各ステップでスカラー値を直接出力するため、予測に関連する不確実性を考慮することは困難である。 このような課題に対処するために、スカラーの代わりにステップ毎に個別確率分布を直接構築するInterleaved dual-branch Probability Distribution Network (interPDN) という新しいモデルを提案する。 各タイムステップにおける回帰出力は、予め定義されたサポートセット上の予測分布の期待値を計算することによって導出される。 予測異常を緩和するために、長期トレンド予測のための粗い時間スケールブランチによって強化された、インターリーブされたサポートセットを備えたデュアルブランチアーキテクチャを導入する。 別のブランチからの出力は、現在のブランチの予測に自己教師付き一貫性制約を課す補助信号として扱われる。 複数の実世界のデータセットに対する大規模な実験は、InterPDNの優れた性能を示している。

関連論文リスト

• Bridging the Last Mile of Prediction: Enhancing Time Series Forecasting with Conditional Guided Flow Matching [9.465542901469815]
  Conditional Guided Flow Matching (CGFM) は、補助的な予測モデルから出力を統合することで、フローマッチングを拡張するモデルに依存しないフレームワークである。 CGFMは、歴史的データを条件とガイダンスの両方に取り入れ、一方の条件付きパスを使用し、アフィンパスを用いて経路空間を拡大する。 データセットとベースラインにわたる実験は、CGFMが常に最先端のモデルより優れており、予測が進んでいることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T18:03:31Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T20:30:16Z)
• When Rigidity Hurts: Soft Consistency Regularization for Probabilistic Hierarchical Time Series Forecasting [69.30930115236228]
  確率的階層的時系列予測は時系列予測の重要な変種である。 ほとんどの手法は点予測に焦点を絞っており、確率的確率分布を十分に調整していない。 ProFHiTは,階層全体の予測分布を共同でモデル化する完全確率的階層予測モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T06:13:53Z)
• Learning Interpretable Deep State Space Model for Probabilistic Time Series Forecasting [98.57851612518758]
  確率的時系列予測は、その歴史に基づいて将来の分布を推定する。 本稿では,非線形エミッションモデルと遷移モデルとをネットワークによってパラメータ化した,確率的時系列予測のための深部状態空間モデルを提案する。 実験では,我々のモデルが正確かつ鋭い確率予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-31T06:49:33Z)
• Temporal Latent Auto-Encoder: A Method for Probabilistic Multivariate Time Series Forecasting [4.131842516813833]
  時間系列の非線形ファクタリゼーションを可能にする新しい時間的潜時オートエンコーダ法を提案する。 確率的潜時空間モデルにより、入力系列の複雑な分布はデコーダを介してモデル化される。 我々のモデルは、多くの一般的な多変量データセット上で最先端のパフォーマンスを達成し、いくつかの標準メトリクスに対して最大50%のゲインを得られることがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-25T22:29:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。