時系列データにはピークが一意に定まる単峰性のものと，それが複数結合した多峰性の２つのデータが存在する．実際のデータは後者であることが多いため，データの解析や予測においてデータの近似関数を計算し入力に加えることが有効である．
本論文では，ピークを複数持つデータに対して任意のピーク数を持つ近似関数を計算するピーク数減少近似アルゴリズムの設計及び，Bidirectional LSTMをベースとする時系列予測ネットワークの入力にピーク数減少近似を適用することで，ピーク数減少近似が時系列予測に有効であり，従来手法よりも良い精度での予測を可能にすることを示す．