動的モード分解による時系列データストリームの将来予測

書誌事項

タイトル別名
  • Real-time Forecasting of Time-evolving Data Streams using Dynamic Mode Decomposition

この論文をさがす

抄録

本論文では,動的モード分解を活用した大規模時系列データストリームの高速予測手法ModeCastを提案する.ModeCastはセンサデータや,Webデータなど,多種多様な時系列パターンにより構成される大規模時系列データストリームが与えられたとき,その中から潜在的なダイナミクスに基づいた重要な時系列パターンを発見することで将来予測を行う.より具体的には,このようなパターンを発見するために動的モード分解(DMD)を活用する.提案手法は,(a)大規模データストリームの中から重要なダイナミクスを発見し,リアルタイムかつ長期的な予測を可能とする.また,(b)様々なデータに対して予測を行うことが可能であり,実用的である.さらに,提案手法は(c)データストリームの長さに依存せず,非常に高速である.実データを活用した実験により,提案手法が時系列データストリームの将来予測のための既存手法と比較して高精度であること,計算時間についてデータサイズに依存せず,より高速なリアルタイム予測を達成していることを明らかにした.

Given a large, online stream of multiple co-evolving data sequences (e.g., sensor/web activities streams), which contains multiple distinct time-series patterns based on inherent dynamics, how do we capture important patterns and forecast future values? In this paper, we present ModeCast, an efficient and effective method for forecasting co-evolving data sequences. ModeCastexploits Dynamic Mode Decomposition (DMD) to capture time-series patterns based on inherent dynamics. Our proposed method has the following properties: (a) Effective: it captures important time-evolving patterns in data streams and enables real-time, long-range forecasting; (b) General: our model can be practically applied to various types of time-evolving data streams; (c) Scalable: our algorithm does not depend on the length of data streams and thus is applicable to very large sequences. Extensive experiments on a real dataset demonstrate that ModeCastmakes long-range forecasts and consistently outperforms the best existing methods as regards accuracy, and the computational speed is sufficiently fast.

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ