N-BEATS: Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting

计算机科学 水准点(测量) 残余物 深度学习 人工智能 单变量 系列(地层学) 时间序列 人工神经网络 领域(数学分析) 机器学习 航程(航空) 建筑 数据挖掘 算法 多元统计 数学 工程类 地理 航空航天工程 视觉艺术 古生物学 艺术 数学分析 生物 大地测量学
作者
Boris N. Oreshkin,Dmitri Carpov,Nicolas Chapados,Yoshua Bengio
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:399
标识
DOI:10.48550/arxiv.1905.10437
摘要

We focus on solving the univariate times series point forecasting problem using deep learning. We propose a deep neural architecture based on backward and forward residual links and a very deep stack of fully-connected layers. The architecture has a number of desirable properties, being interpretable, applicable without modification to a wide array of target domains, and fast to train. We test the proposed architecture on several well-known datasets, including M3, M4 and TOURISM competition datasets containing time series from diverse domains. We demonstrate state-of-the-art performance for two configurations of N-BEATS for all the datasets, improving forecast accuracy by 11% over a statistical benchmark and by 3% over last year's winner of the M4 competition, a domain-adjusted hand-crafted hybrid between neural network and statistical time series models. The first configuration of our model does not employ any time-series-specific components and its performance on heterogeneous datasets strongly suggests that, contrarily to received wisdom, deep learning primitives such as residual blocks are by themselves sufficient to solve a wide range of forecasting problems. Finally, we demonstrate how the proposed architecture can be augmented to provide outputs that are interpretable without considerable loss in accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
zyf发布了新的文献求助10
2秒前
包子完成签到,获得积分10
3秒前
扎心应助虚幻的曼冬采纳,获得10
3秒前
年轻时光关注了科研通微信公众号
3秒前
KKK完成签到,获得积分10
4秒前
细心觅风完成签到,获得积分10
4秒前
寻梦发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
可爱的函函应助优雅聋五采纳,获得10
6秒前
大模型应助chunyeliangchuan采纳,获得10
6秒前
Biao完成签到,获得积分10
6秒前
顾矜应助落寞小蘑菇采纳,获得10
6秒前
小谢不谢发布了新的文献求助10
6秒前
koukou发布了新的文献求助10
7秒前
Ava应助houcheng采纳,获得10
7秒前
QQ关闭了QQ文献求助
8秒前
打打应助少吃添加糖采纳,获得10
8秒前
9秒前
yaoqi完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
美好眼神发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
13秒前
香蕉觅云应助liz采纳,获得10
13秒前
qinyi发布了新的文献求助10
14秒前
脆啵啵马克宝完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
英俊的铭应助小谢不谢采纳,获得10
15秒前
俞安珊完成签到,获得积分10
15秒前
口外彭于晏完成签到,获得积分10
15秒前
lian发布了新的文献求助10
15秒前
小二郎应助宿舍放孔明灯采纳,获得10
16秒前
很多奶油发布了新的文献求助10
17秒前
pluto应助刘刘采纳,获得10
18秒前
18秒前
逸之狐应助美好眼神采纳,获得20
18秒前
海的呼唤发布了新的文献求助20
18秒前
高分求助中
The Mother of All Tableaux Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 2400
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
Optimal Transport: A Comprehensive Introduction to Modeling, Analysis, Simulation, Applications 800
Official Methods of Analysis of AOAC INTERNATIONAL 600
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 588
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 500
T/CIET 1202-2025 可吸收再生氧化纤维素止血材料 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3954162
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3500212
关于积分的说明 11098471
捐赠科研通 3230734
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1786110
邀请新用户注册赠送积分活动 869824
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 801625