Förutsägbarheten mellan observationer från flera tidsserier är avgörande för tillämpningar som upptäckt av anomalier, hantering av ekonomiska risker, orsaksanalys eller prognostisering av efterfrågan. De beräkningsmässiga och numeriska svårigheterna att uppskatta tidsvariationer och högdimensionella matriser begränsar dock ofta befintliga metoder till att hantera högst några hundra dimensioner eller kräver starka antaganden om beroendet mellan serier. Vi föreslår att kombinera en RNN-baserad tidsseriemodell med en Gaussisk copula-processutgångsmodell med en låggradig kovariansstruktur för att minska den beräkningsmässiga komplexiteten och hantera icke-gaussiska marginalfördelningar. Detta gör det möjligt att drastiskt minska antalet parametrar och tillåter följaktligen modellering av tidsvarierande korrelationer av tusentals tidsserier. Vi visar på flera realworld dataset att vår metod ger betydande noggrannhetsförbättringar jämfört med state-of-the-art basics och utför en ablation studie som analyserar bidragen från de olika komponenterna i vår modell. Föravtryck. Under granskning.
Gaussian Copula Process metod REF är en RNN-baserad tidsserie modell med en Gaussian copula process output modell med hjälp av en låg rank covariance struktur för att minska den beräknings komplexitet och hantera icke-gaussiska marginella distributioner.
High-Dimensional Multivariate Forecasting with Low-Rank Gaussian Copula Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}