On the Performance of Legendre State-Space Models in Short-Term Time Series Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
State-space models (SSMs) are a class of fundamental models in control theory. SSMs are well-known for their concise mathematical representations and capability of capturing the evolving dynamics of systems. They have also proven useful in time series modeling. Recent studies suggest that SSMs are able to conceptually generalize to classic machine learning models (CNNs, RNNs and RNN-variants) as well as provide theoretical justification for the design of novel sequence models. In this work, we investigate one type of SSM, the Legendre Memory Unit (LMU) and LMU’s parallelized variant (LMUFFT), and propose a stacking strategy leveraging the LMUFFT backbone and a Deep Adaptive Input Normalization (DAIN) scheme. Model performance is evaluated using short-term time series forecasting tasks formulated from real-world data. The proposed structure outperforms the traditional machine learning models in efficiency and prediction capability. Our results also suggest that this family of state-space models has potential in the realm of machine learning research. By shedding light on the benefits of SSMs in short-term time series forecasting, we hope to pique the interest of machine learning researchers in the use of SSMs and inspire further investigation into novel model designs based on these models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».