Making an accurate prediction of an unknown system only from a short-term time series is difficult due to the lack of sufficient information, especially in a multi-step-ahead manner. However, a high-dimensional short-term time series contains rich dynamical information, and also becomes increasingly available in many fields. In this work, by exploiting spatiotemporal information (STI) transformation scheme that transforms such high-dimensional/spatial information to temporal information, we developed a new method called MT-GPRMachine to achieve accurate prediction from a short-term time series. Specifically, we first construct a specific multi-task GPR which is multiple linked STI mappings to transform high dimensional/spatial information into temporal/dynamical information of any given target variable, and then makes multi step-ahead prediction of the target variable by solving those STI mappings. The multi-step-ahead prediction results on various synthetic and real-world datasets clearly validated that MT-GPRMachine outperformed other existing approaches.


翻译:由于缺乏足够的信息,特别是多步前进的方式,很难准确预测一个仅来自短期时间序列的未知系统。然而,一个高维短期时间序列包含丰富的动态信息,而且在许多领域也越来越容易获得。在这项工作中,我们开发了一种名为MT-GPRMachine的新方法,以便从短期时间序列实现准确的预测。具体地说,我们首先构建了一种特定的多任务GPR,这是将高维/空间信息转化为任何特定目标变量的时间/动态信息的多重链接,然后通过解决这些科学、技术和创新绘图,对目标变量作出多步预言。

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