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DMSC: Dynamic Multi-Scale Coordination Framework for Time Series Forecasting

Created by
  • Haebom

作者

Haonan Yang, Jianchao Tang, Zhuo Li, Long Lan

概要

本稿では、さまざまなスケールの複雑な時間依存性をモデル化するのが困難な時系列予測(TSF)問題を解決するために、新しいダイナミックマルチスケール調整フレームワーク(DMSC)を提案します。 DMSCは、マルチスケールパッチ分解ブロック(EMPD)、トリプルインタラクションブロック(TIB)、および適応スケールルーティングMoEブロック(ASR-MoE)の3つの主要コンポーネントで構成されています。 EMPD は入力に適応的にパッチのサイズを変更し、階層パッチでシーケンスを動的に分割します。 TIBは、各層の分解表現内でパッチ内、パッチ間、および変数間依存性を統合的にモデル化します。 ASR-MoEは、時間認識重みを使用して特殊化されたグローバルおよび地域の専門家を活用して、マルチスケール予測を動的に融合します。 13の実際のベンチマークの実験の結果、DMSCは最先端(SOTA)性能と優れた計算効率を達成しました。コードはhttps://github.com/1327679995/DMSCで利用可能です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
既存のTSF法のLimitationsである静的分解戦略、断片的な依存性モデリング、および非柔軟な融合メカニズムを解く。
入力に適応した動的マルチスケール分解と融合による複雑な時間依存性を効果的にモデル化
13の実際のベンチマークでSOTA性能と優れた計算効率を達成。
公開されたコードによる再現性と拡張性の確保。
Limitations:
提案されたモデルの一般化性能の追加検証が必要です。
ある種の時系列データに対する性能偏向の可能性の存在
より複雑で大規模な時系列データに対する適用性と効率性の検証が必要
モデルのパラメータ調整の詳細な説明の欠如。
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