Hierarchical Time Series Variational Transformer for Nonstationary Multivariate Time Series Forecasting

Conceitos Básicos

HTV-Trans is a novel model that effectively captures non-stationarity and stochasticity in multivariate time series forecasting, outperforming other methods.

Resumo

HTV-Trans addresses the non-stationarity issue in multivariate time series forecasting by combining a hierarchical probabilistic generative module with a transformer. The model considers the inherent non-stationarity and stochasticity characteristics within MTS, providing expressive representations for forecasting tasks. By recovering intrinsic non-stationary information into temporal dependencies, HTV-Trans shows efficiency in diverse datasets. Previous methods primarily adopt stationarization techniques to handle non-stationarity, but HTV-Trans introduces a powerful probabilistic generative module to address this challenge. The hierarchical structure of HTV-Trans allows for multi-scale representation of original time series data, enhancing predictive capabilities. The model's architecture includes a transformer encoder to capture dynamic information and an MLP decoder for forecasting tasks.

Estatísticas

HTV-Trans demonstrates efficiency on MTS forecasting tasks.
Experiments conducted on diverse datasets show the effectiveness of HTV-Trans.

Citações

"HTV-Trans is utilized to learn expressive representations of MTS and applied to forecasting tasks."
"Experiments on different datasets illustrate the efficiency of HTV-Trans on MTS forecasting tasks."

Principais Insights Extraídos De

Considering Nonstationary within Multivariate Time Series with Variational Hierarchical Transformer for Forecasting

by Muyao Wang,W... às arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05406.pdf

Perguntas Mais Profundas

How does the hierarchical structure of HTV-Trans contribute to capturing complex temporal dependencies

HTV-Transの階層構造は、複雑な時間依存関係を捉える上で重要な役割を果たします。この階層的なアーキテクチャでは、異なるスケールで非定常性情報をキャプチャし、多様な時間依存関係と変動を取り込むことが可能です。各レイヤーが異なる視点から入力時系列の分布情報を学習することにより、オリジナルシリーズのロバストかつ非定常性のある表現が得られます。これにより、モデルは複雑で長期間にわたる時間依存関係を効果的に処理し、予測タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

What are the limitations of using stationarization methods in handling nonstationary time series data

非定常時系列データの扱いにおける平準化手法の制限はいくつかあります。まず第一に、平準化されたシリーズは元々持っていた非定常性情報や統計的特徴を失う可能性があります。これにより、深層学習モデルが実世界のシリーズ変動や予測能力向上へ影響する可能性があります。また、平準化手法では全体的なデータ分布へ適応させてしまう傾向があるため、個々の入力シリーズ間で統計特性が整合してしまう場合もあります。

How can incorporating probabilistic components enhance the robustness of models like HTV-Trans

確率コンポーネントを組み込むことでHTV-Transのようなモデルの堅牢さが向上します。確率コンポーネントは不確実性やランダム要素を導入することでモデル表現力を高めます。この特徴はノイズデータから生じる非決定論的要素も考慮した時系列表現作成能力強化されています。その結果、不確実性や外部要因からくる変動へ柔軟かつ頑健に対応することが可能です。