PRISM：階層型時系列予測

この論文は、現実世界の時系列データの複雑さを処理するために設計された新しい予測手法であるPRISMを紹介しています。その中核的な革新は、信号の階層的でツリーベースの分割にあり、グローバルトレンドとローカルダイナミクスの両方を複数のスケールで捉えることができます。特徴抽出のための時間周波数基底の使用と階層全体での集約は、その設計の重要な側面です。この論文は、既存の最先端手法と比較して優れた性能を主張しており、時系列予測の分野に潜在的に重要な貢献をしています。

• •PRISMは新しい時系列予測手法です。
• •グローバルおよびローカルの特徴の両方を捉えるために、階層的でツリーベースのアプローチを使用します。
• •特徴抽出に時間周波数基底を使用します。
• •実験では、最先端の手法よりも優れています。
• •コードは公開されています。