Avanzare nella previsione delle serie temporali con il modello DAM
Il modello DAM migliora l'accuratezza delle previsioni per diversi dati delle serie temporali.
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Indice
- Le Sfide della Previsione delle Serie Temporali
- Introduzione al Modello DAM
- Come Funziona il DAM
- Campionamento dei Dati Storici
- Reti Neurali
- Composizione di Funzioni Base
- Performance del Modello DAM
- Trasferimento Zero-Shot
- Previsione a Lungo Termine
- Gestione dei Dati Mancanti
- Caratteristiche Aggiuntive del DAM
- Interpretabilità
- Costo di Inferenza Flessibile
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
La previsione delle serie storiche è super importante per prevedere le tendenze nel tempo in vari settori come finanza, meteo e gestione delle risorse. Però, creare modelli che funzionano bene su diversi set di dati può essere complicato. Questo articolo presenta un nuovo metodo chiamato DAM, o Deep Data-dependant Approximate Analytical Model, che punta a fornire previsioni migliori per diversi tipi di dati di serie temporali.
Le Sfide della Previsione delle Serie Temporali
Prevedere i dati delle serie temporali vuol dire prevedere i valori futuri basandosi sulle osservazioni passate. I modelli tradizionali spesso presumono che i dati siano raccolti a intervalli regolari e che abbiano una lunghezza fissa. Questo non è sempre vero nella vita reale, dove i dati possono essere irregolari e i metodi di raccolta possono variare tanto.
Per esempio, pensa a un servizio di cloud computing che ha tanti carichi di lavoro da monitorare. Ogni carico di lavoro può avere un pattern e un metodo di raccolta dati diversi. Allenare modelli separati per ogni carico di lavoro non è pratico. Perciò, serve un metodo che possa generalizzare bene su set di dati e domini diversi.
Introduzione al Modello DAM
Il modello DAM offre una soluzione ai problemi della previsione delle serie temporali. Può gestire dati irregolari e fornisce previsioni per periodi di tempo variabili. Il DAM ha tre caratteristiche principali:
- Campionamento Flessibile della Storia: Il modello può utilizzare storie campionate casualmente, permettendo di considerare efficacemente sia i dati recenti che quelli più vecchi.
- Struttura Transformer: Questa è un tipo di architettura usata nel DAM che aiuta a elaborare i dati in modo efficiente.
- Previsione di Funzione Continua: Invece di prevedere valori a punti fissi, il DAM può prevedere su un intervallo di tempo continuo, rendendolo più adattabile.
Come Funziona il DAM
Il DAM elabora i dati delle serie temporali prendendo dati storici e producendo previsioni tramite una serie di calcoli.
Campionamento dei Dati Storici
Il primo passo consiste nel campionare i dati storici. Invece di prendere solo i dati più recenti, il DAM campiona dati da diversi momenti. Questo aiuta il modello a creare una visione più completa dei pattern sottostanti nei dati.
Reti Neurali
Una volta campionati i dati storici, il passo successivo consiste nell'usare una rete neurale, specificamente un modello transformer. Questo modello elabora i dati e aiuta ad apprendere pattern complessi. L'output della rete neurale consiste in coefficienti che vengono usati per prevedere valori futuri.
Composizione di Funzioni Base
Il DAM usa un metodo chiamato composizione di funzioni base per la previsione. Questo vuol dire che il modello combina diverse funzioni matematiche, aiutandolo a rappresentare una varietà di pattern nei dati. Questo permette al DAM di prevedere valori futuri in modo fluido senza essere limitato a un intervallo di tempo predeterminato.
Performance del Modello DAM
Per valutare l'efficacia del modello DAM, è stato testato su vari set di dati, inclusi dati finanziari e meteo. I risultati indicano che ha superato molti modelli di previsione esistenti.
Trasferimento Zero-Shot
Uno dei principali vantaggi del DAM è la sua capacità di funzionare bene su nuovi set di dati mai visti prima. Questa capacità è chiamata trasferimento zero-shot. Significa che il DAM può applicare ciò che ha imparato da un set di dati per fare previsioni su un set di dati completamente diverso senza necessità di ulteriore addestramento. Questo è particolarmente utile in situazioni reali dove nuovi dati possono provenire da varie fonti.
Previsione a Lungo Termine
Il DAM è anche molto bravo nelle Previsioni a lungo termine. In alcuni test, è riuscito a produrre previsioni accurate per periodi molto più lunghi rispetto a quelli tipicamente coperti da modelli tradizionali. Questa capacità rende il DAM adatto per applicazioni in settori dove pianificare per il futuro è fondamentale, come la gestione dell'energia e la finanza.
Gestione dei Dati Mancanti
In molti set di dati, soprattutto nella vita reale, i dati possono mancare per vari motivi. Il modello DAM è progettato per essere robusto contro queste lacune nei dati. Può comunque fare previsioni accurate anche quando alcuni valori storici non sono disponibili.
Caratteristiche Aggiuntive del DAM
Oltre alle sue capacità di previsione, il DAM ha altre caratteristiche notevoli che migliorano la sua usabilità e performance.
Interpretabilità
Una delle sfide con modelli complessi come le reti neurali è che spesso agiscono come "scatole nere". Questo significa che può essere difficile capire come fanno le loro previsioni. Tuttavia, il DAM fornisce un livello di interpretabilità attraverso la sua composizione di funzioni base. Gli utenti possono vedere come diversi componenti del modello contribuiscono alle sue previsioni, aiutando a comprendere e a fidarsi delle output del modello.
Costo di Inferenza Flessibile
Il DAM è anche flessibile riguardo alle risorse che richiede per fare previsioni. A seconda delle necessità, gli utenti possono adattare la dimensione del contesto e l'orizzonte di previsione, permettendo al modello di funzionare efficacemente in ambienti a bassa risorsa o su dispositivi edge.
Conclusione
Il modello DAM rappresenta un significativo passo avanti nel campo della previsione delle serie temporali. Affrontando sfide comuni come dati irregolari, intervalli di tempo variabili e generalizzazione su diversi set di dati, il DAM offre uno strumento versatile per numerose applicazioni. La sua performance, in particolare nel trasferimento zero-shot e nella previsione a lungo termine, mostra il suo potenziale per un ampio utilizzo in settori che si basano su previsioni accurate.
Con la crescente domanda di soluzioni di previsione affidabili, il DAM fornisce una direzione entusiasmante per la ricerca futura e le applicazioni pratiche nei dati delle serie temporali. Che sia per la finanza, il meteo o la gestione delle risorse, questo modello ha il potenziale di migliorare i processi decisionali in vari campi.
Titolo: DAM: Towards A Foundation Model for Time Series Forecasting
Estratto: It is challenging to scale time series forecasting models such that they forecast accurately for multiple distinct domains and datasets, all with potentially different underlying collection procedures (e.g., sample resolution), patterns (e.g., periodicity), and prediction requirements (e.g., reconstruction vs. forecasting). We call this general task universal forecasting. Existing methods usually assume that input data is regularly sampled, and they forecast to pre-determined horizons, resulting in failure to generalise outside of the scope of their training. We propose the DAM - a neural model that takes randomly sampled histories and outputs an adjustable basis composition as a continuous function of time for forecasting to non-fixed horizons. It involves three key components: (1) a flexible approach for using randomly sampled histories from a long-tail distribution, that enables an efficient global perspective of the underlying temporal dynamics while retaining focus on the recent history; (2) a transformer backbone that is trained on these actively sampled histories to produce, as representational output, (3) the basis coefficients of a continuous function of time. We show that a single univariate DAM, trained on 25 time series datasets, either outperformed or closely matched existing SoTA models at multivariate long-term forecasting across 18 datasets, including 8 held-out for zero-shot transfer, even though these models were trained to specialise for each dataset-horizon combination. This single DAM excels at zero-shot transfer and very-long-term forecasting, performs well at imputation, is interpretable via basis function composition and attention, can be tuned for different inference-cost requirements, is robust to missing and irregularly sampled data {by design}.
Autori: Luke Darlow, Qiwen Deng, Ahmed Hassan, Martin Asenov, Rajkarn Singh, Artjom Joosen, Adam Barker, Amos Storkey
Ultimo aggiornamento: 2024-07-25 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2407.17880
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.17880
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://github.com/goodfeli/dlbook_notation
- https://github.com/facebookresearch/ToMe
- https://github.com/zhouhaoyi/ETDataset
- https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ElectricityLoadDiagrams20112014
- https://pems.dot.ca.gov
- https://github.com/laiguokun/multivariate-time-series-data
- https://www.bgc-jena.mpg.de/wetter/
- https://www.ncei.noaa.gov/data/local-climatological-data/
- https://www.kaggle.com/datasets/sohier/30-years-of-european-wind-generation
- https://forecastingdata.org/
- https://archive.ics.uci.edu/datasets
- https://github.com/sir-lab/data-release
- https://www.kaggle.com/datasets/paultimothymooney/stock-market-data
- https://oikolab.com/
- https://www.nrel.gov/grid/solar-power-data.html
- https://www.sidc.be/SILSO/newdataset
- https://gis.cdc.gov/grasp/fluview/fluportaldashboard.html
- https://pageviews.wmcloud.org/
- https://github.com/yuqinie98/PatchTST
- https://github.com/cure-lab/LTSF-Linear
- https://github.com/thuml/Time-Series-Library