패칭을 이용한 GRU 기반의 시계열 예측 방법

초록

시계열 예측은 기업, 현장에서 의사결정의 보조자 역할로 활용되어 매우 중요하다. 최근 트랜스포머 구조의 patch time series Transformer(PatchTST)와 MLP 구조의 Long-term time series forecasting Linear(LTSF-Linear)가 시계열 예측에서 좋은 성능을 보여주었다. 하지만 PatchTST는 학습 및 추론시간이 오래 걸리고, LTSF-Linear는 구조의 단순함 때문에 훈련 데이터가 가지고 있는 정보를 제한적으로 학습한다는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 패칭된 데이터에 Gated Recurrent Unit(GRU)를 사용하여 학습시간 감소와 시계열 데이터에서 학습할 수 있는 정보를 담아낼 수 있는 patch time series GRU(PatchTSG)를 제안한다. PatchTSG는 PatchTST 대비 학습시간을 최대 82%, 추론시간을 최대 46%까지 감소시킨다.

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