Wavelet Analysis and Transformer Models for Time Series Forecasting

Grunnleggende konsepter

Wavelet analysis combined with machine learning methods improves time series forecasting performance.

Sammendrag

The article explores the use of Daubechies wavelets and non-decimated wavelet transforms for time series forecasting.
Wavelet features show significant benefits over lagged features in non-temporal methods for one-step-ahead forecasting.
Deep learning models benefit from multivariate inputs using wavelet coefficient vectors, especially with NWPT features.
Experiment results demonstrate improved forecasting performance across various datasets with wavelet features.
Recommendations include considering wavelet features for all time series forecasting tasks.

Statistikk

第1の実験では、NDWT特徴量セットを使用すると、XGBoostモデルのSMAPEが11％低下し、MLPモデルのSMAPEが31％低下します。
第2の実験では、NWPT特徴量セットを使用したGRUアーキテクチャが最も優れた予測結果を示しました。

Sitater

"Using NDWT and NWPT multivariate inputs result in superior forecasts for seven out of nine deep learning models."
"Wavelet features provide most benefit for wind electricity supply and humidity forecasting."

Viktige innsikter hentet fra

Leveraging Non-Decimated Wavelet Packet Features and Transformer Models for Time Series Forecasting

by Guy P Nason,... klokken arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08630.pdf

Dypere Spørsmål

どのようにして異なるウェーブレット番号の選択方法が予測性能に影響するか？

異なるウェーブレット番号を選択することは、予測性能に直接的な影響を与えます。ウェーブレット解析では、異なる番号のウェーブレットは周波数や時間スケールを表現し、それぞれ特定の種類のパターンや構造を捉える能力が異なります。したがって、正しいウェーブレット番号を選択することで、データセット内の特定のパターンやトレンドに最も効果的に対処できます。
具体的には、クロスバリデーション中に最適なウェーブレット番号を選択することで、ノイズや信号間の関係性を最良に反映させた特徴量セットを作成できます。これにより、モデルがより精緻な情報源から学習し予測するため、優れた予測性能が得られる可能性が高まります。また、異なるウェーブレット番号ごとに生成される特徴量は時系列データ内部の構造や変動パターンをキャプチャしやすくします。
その結果、「一般化」されたモデルでは複雑さが増す一方、「単純化」されたモデルでは重要度低下も考えられます。つまり、「オッカムズ・ラザー」と呼ばれる原則通り、“必要以上” の複雑さは回避しつつ、“十分” な情報源から学習していくことが重要です。