GNN時系列予測における相関変動指標TCVと性能低下メカニズムの解明

arXiv cs.LG ・ 2026-08-07

原題: When GNNs Fail: Quantifying and Overcoming Temporal Correlation Volatility in Time Series

AI による要約

多変量時系列予測においてグラフニューラルネットワーク（GNN）が直面する限界を定量化する指標「TCV（時系列相関変動性）」が提唱された。ペア間の時間的相関が激しく変化する動的環境において、従来の静的グラフ構造モデルが予測精度を大きく落とす因果関係を実証している。

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