講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-12-16 15:15
LSTNetに基づく多変量時系列予測精度改善法 ○佐野隼乙・六井 淳(静岡県立大) PRMU2021-37 |
抄録 |
(和) |
多変量時系列予測は,複数の時系列データの過去分析することで,未来の値を予測する分野であり,様々な手法の提案がなされてきた.本研究では,Long and Short term Time series Network(LSTNet)を改良した2つの手法を提案する.LSTNetは,スケール変化の大きいデータに対して,長期の予測が行えないという課題が存在する.そこで,複数の自己回帰層を有するモデルとしてMultiple Autoregressive LSTNet (MALSTNet)を提案する.更に,Recurrent層で用いられているGated recurrent unit(GRU)は,過去の情報を均一に参照している.全ての過去情報が均一に予測に影響を与えている可能性は低く,特定の過去区間情報を強調するモデルとしAttention-LSTNet(ALSTNet)を提案する.本研究では,検証実験から2つの手法の有効性について検証を行った. |
(英) |
Multivariate time series forecasting is a field to predict future values by analyzing the past of multiple time series data, and various methods have been proposed.In this study, two techniques with improved Long and Short term Time series Network(LSTNet) are proposed. LSTNet has a problem that long-term forecasts cannot be made for data with large scale changes. Therefore, Multiple Autoregressive LSTNet (MALSTNet) is proposed as a model with plural autoregressive layers. In addition, Gated recurrent unit (GRUs) used in Recurrent layers refer to historical data uniformly. It is unlikely that all historical information has an impact on forecasting uniformly, and Attention-LSTNet(ALSTNet) is proposed as a model that emphasizes certain historical interval information. In this study, we verified the effectiveness of the two methods from verification experiments. |
キーワード |
(和) |
多変量時系列予測 / 自己回帰 / Long and Short term Time series Network / LSTNet / / / / |
(英) |
Multivariate Time Series Forecasting / Autoregressive / Long and Short term Time series Network / LSTNet / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 304, PRMU2021-37, pp. 71-76, 2021年12月. |
資料番号 |
PRMU2021-37 |
発行日 |
2021-12-09 (PRMU) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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PRMU2021-37 |