Denna artikel föreslår en Bayesian nonparametric metod för prognostisering, imputation, och klustering i glest observerade, multivariata tidsseriedata. Metoden är lämplig för att tillsammans modellera hundratals tidsserier med mycket varierande, icke-stationär dynamik. Med tanke på en samling av N tidsserier, den Bayesian modellen först delar dem i oberoende kluster med hjälp av en kinesisk restaurang process innan. Inom ett kluster, alla tidsserier modelleras gemensamt med hjälp av en ny "temporally-revikted" förlängning av den kinesiska restaurangprocessen blandning. Markov kedjan Monte Carlo tekniker används för att få prover från den bakre fördelningen, som sedan används för att bilda prediktiva slutsatser. Vi tillämpar tekniken för att utmana prognostisering och imputering uppgifter med hjälp av säsongsinfluensa data från US Center for Disease Control and Prevention, visar överlägsen prognos noggrannhet och konkurrenskraftig imputation noggrannhet jämfört med flera allmänt använda baslinjer. Vi visar vidare att modellen upptäcker tolkningsbara kluster i dataset med hundratals tidsserier, med hjälp av makroekonomiska data från Gapminder Foundation.
I REF föreslogs en icke-parametrisk metod för multivariat tidsserieprognoser från Bayes.
Temporally-Reweighted Chinese Restaurant Process Mixtures for Clustering, Imputing, and Forecasting Multivariate Time Series
{'venue': 'AISTATS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}