カウント時系列データに対するゼロ過剰ポアソンTransformerモデル
書誌事項
- タイトル別名
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- Zero-Inflated Poisson Transformer model for Count Time-Series Data
抄録
<p>需要件数, 商品販売数, 金融市場における取引回数に代表される長期時系列カウントデータに対する予測は様々な事業分野において重要である. このようなデータには, 時間依存性, 非線形性, 非ガウス性, ゼロ過剰, 非負離散値といった特徴がある. 本研究では, ゼロ過剰なカウントデータに対する時系列予測モデルを提案する. 時系列性を考慮し長期予測を行うために, Transformerベースの長期時系列予測モデルInformerを活用する. さらに, ゼロ過剰カウントデータの特徴を扱うために, ポアソン分布とベルヌーイ分布を仮定しInformerモデルを拡張する. 2種類の人工データと2種類の実データ, それぞれに対して実験を行い予測精度を検証した. 本手法は, 長期カウント時系列データの傾向をとらえた予測が可能であり, 多くの実験条件において最も優れた性能を示した.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2023 (0), 1B3GS203-1B3GS203, 2023
一般社団法人 人工知能学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390859758174422016
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- ISSN
- 27587347
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可