MoFE-Time：時系列予測のための周波数領域専門家混合モデル

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MoFE-Time：時系列予測のための周波数領域専門家混合モデル

MoFE-Time：時系列予測のための周波数領域専門家混合モデル

MoFE-Timeは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としつつ、時系列予測の精度向上を目指した最新の機械学習モデルです。周波数領域の専門家（Experts）を混合させることで、異なる周波数成分に特化した予測を実現し、従来手法を上回る性能を発揮します。Pythonで実装されており、モデル構造の柔軟性と高精度な予測能力が特徴です。

https://github.com/alg-znsy-li/mofe-time

概要

MoFE-Timeは、時系列データの予測精度を大幅に向上させることを目的とした機械学習モデルであり、「周波数領域の専門家混合（Mixture of Frequency Domain Experts）」という新たなアーキテクチャを採用しています。従来の時系列予測モデルは時系列データの時間的特徴に注目することが多い一方で、MoFE-Timeは周波数領域に着目し、異なる周波数成分を専門に扱う複数のサブモデルを組み合わせることで、より詳細で安定した予測を実現しています。Pythonで実装され、軽量かつ高性能で、多様な時系列予測タスクに応用可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 34
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 34
  • コミット数: 20
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 周波数領域の複数専門家モデルを混合し、多様な周波数成分に対応
  • 大規模言語モデル（LLM）のアーキテクチャをベースにした設計
  • Pythonによる軽量かつ拡張性の高い実装
  • 多様な時系列データセットに対する高精度な予測性能を実証

技術的なポイント

MoFE-Timeは、時系列予測における周波数領域の活用に革新をもたらすモデルです。時系列データは時間軸上の連続的な値ですが、これを周波数成分に分解することで周期性やトレンドなどの特徴をより明確に捉えられます。MoFE-Timeでは、複数の「周波数領域専門家（Experts）」を用意し、それぞれが特定の周波数帯に特化して学習します。これにより、低周波のトレンド成分から高周波のノイズや細かな変動成分まで幅広く対応可能です。

これらの専門家は、混合モデルとして統合され、入力信号の周波数特性に応じて最適な専門家の出力を重み付けして組み合わせます。この「専門家混合（Mixture of Experts）」アプローチにより、単一モデルで全周波数をカバーするよりも柔軟かつ高精度な予測が可能になります。

また、MoFE-Timeは大規模言語モデル（LLM）の構造を参考に設計されており、Transformerベースの注意機構を活用して長期依存関係を効果的に捉えています。これにより、従来のCNNやRNNベースの時系列モデルよりも優れた性能を示します。

実装はPythonで行われており、モジュール構造が明確で拡張しやすい設計です。設定ファイルやデータ可視化用の図も用意されており、研究・実務双方での利用が容易です。コミット数やファイル数は多くないものの、必要十分な機能が揃い、手軽に実験を開始できます。

さらに、arXivの論文（https://arxiv.org/abs/2507.06502）にて理論的な裏付けと実験結果が公開されており、同リポジトリのモデルが最先端の時系列予測技術であることを裏付けています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクトの概要や使い方を記載
  • cfg: モデル設定やハイパーパラメータを管理するディレクトリ
  • figures: 学習結果や解析の可視化図を格納
  • requirements.txt: 必要なPythonライブラリの一覧
  • src: モデル本体や学習、評価のコードを含むソースコード群

まとめ

MoFE-Timeは周波数領域の専門家混合モデルで時系列予測の新たな可能性を示す優れた実装です。

リポジトリ情報：