TimeAPN: Adaptive Normalisierung von Amplitude und Phase in Zeitreihen
Die Herausforderung der Nichtstationarität in multivariaten Langzeitzeitreihen ist ein zentrales Problem für die Vorhersagegenauigkeit. Schnelle Änderungen in Amplitude und Phase führen zu starken Verteilungssprüngen, d…
- Die Herausforderung der Nichtstationarität in multivariaten Langzeitzeitreihen ist ein zentrales Problem für die Vorhersagegenauigkeit.
- Schnelle Änderungen in Amplitude und Phase führen zu starken Verteilungssprüngen, die herkömmliche Modelle oft nicht adäquat handhaben können.
- TimeAPN bietet einen neuartigen Ansatz, der diese Schwankungen gezielt adressiert.
Die Herausforderung der Nichtstationarität in multivariaten Langzeitzeitreihen ist ein zentrales Problem für die Vorhersagegenauigkeit. Schnelle Änderungen in Amplitude und Phase führen zu starken Verteilungssprüngen, die herkömmliche Modelle oft nicht adäquat handhaben können.
TimeAPN bietet einen neuartigen Ansatz, der diese Schwankungen gezielt adressiert. Durch die gleichzeitige Modellierung des Mittelwerts in Zeit- und Frequenzdomänen sowie die Vorhersage seiner zukünftigen Entwicklung kann das System die Dynamik der Daten besser erfassen. Zusätzlich wird die Phaseninformation im Frequenzbereich extrahiert und die Diskrepanz zwischen vorhergesagter und tatsächlicher Phase explizit modelliert, um zeitliche Fehljustierungen zu korrigieren.
Ein weiterer Vorteil ist die adaptive Normalisierung, die die Amplitudeninformation nutzt, um plötzliche Energieänderungen im Signal zu berücksichtigen. Die vorhergesagten Nichtstationaritätsfaktoren werden anschließend mit den Vorhersagen des Basismodells durch einen kollaborativen De‑Normalisierungsprozess kombiniert, wodurch die endgültige Zeitreihe präziser rekonstruiert wird. TimeAPN ist modellunabhängig und lässt sich nahtlos in verschiedene Vorhersage‑Backbones integrieren.
Umfangreiche Tests auf sieben unterschiedlichen Datensätzen demonstrieren, dass TimeAPN die Vorhersageleistung signifikant steigert und damit einen wichtigen Fortschritt im Bereich der Zeitreihenprognosen darstellt.
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