图形深度学习用于时间序列预测

Oct, 2023

Graph Deep Learning for Time Series Forecasting

Andrea Cini, Ivan Marisca, Daniele Zambon, Cesare Alippi

TL;DR图形化深度学习方法在处理相关时间序列集合方面已成为流行工具，提出了一种全面的方法论框架，用于形式化预测问题并提供基于图形的预测模型的设计原则和性能评估方法，同时介绍领域概述、设计指南和未来研究方向的综述。

Abstract

graph-based deep learning methods have become popular tools to process collections of correlated time series. Differently from traditional multivariate forecasting methods, neural graph-based predictors take advantage of pairwise relationships by conditioning forecasts on a (possibly d

graph-based deep learning methods time series forecasting spatiotemporal graph neural networks architectural inductive bias methodological framework

发现论文，激发创造

TimeGNN：时间序列预测的时间动态图学习

TimeGNN 是一种学习动态时间图表示的方法，能够捕捉多个系列的相关性和交互模式的演变，并在预测性能方面实现比其他先进的基于图的方法快 4 到 80 倍的推理时间。

Jul, 2023

用图神经网络连接点：多元时间序列预测

该研究提出了一种面向多变量时间序列数据的图神经网络框架，采用图学习模块提取自动生成的变量之间的关系，同时运用新颖的混合传递和膨胀创新层捕捉时间序列中的空间和时间相关性，而这些模块被联合学习在一个端对端框架中。实验结果表明，该模型的性能在 3 个基准数据集上优于现有最先进方法，并在提供额外结构信息的两个交通数据集上实现了与其他方法相当的性能。

May, 2020

多时间序列预测的离散图结构学习

本文提出了一种学习概率图模型的方法，该方法通过优化图分布的平均性能来学习未知的图结构，并且通过神经网络参数化图分布，能够可微分地对离散图进行采样。实证评估表明，该方法比最近提出的双层学习方法以及基于深度学习或非深度学习，基于图形或非图形的预测模型更为简单，高效，性能更好。

Jan, 2021

时空序列中的稀疏图学习

本文提出了一种基于分数的概率方法，学习图的关系依赖性。该方法可用于时间序列预测，可在最大化任务性能的同时控制图的稀疏性和计算可扩展性，同时提高了准确性。

May, 2022

ForecastGrapher：用图神经网络重新定义多元时间序列预测

ForecastGrapher 是一个框架，将多变量时间序列预测重新构想为节点回归任务，通过生成自定义节点嵌入、构建自适应邻接矩阵和增强节点特征分布的表达能力，引入 GFC-GNN 模型来捕捉复杂的时间动态和跨序列的相关性，通过大量实验证明其在多变量时间序列预测领域超过了强基线和领先的已发表技术。

May, 2024

基于图形的时间序列聚类用于端到端分层预测

本文介绍一种基于图形结构的方法，用于在时间序列预测的深度学习中统一相对和层次的归纳偏见，该方法相对其他方法效果更佳。

May, 2023

层次联合图学习与多变量时间序列预测

我们提出了一种方法，将多变量信号表示为图中的节点，通过图神经网络和注意力机制来高效学习时间序列数据中的潜在关系，并建议使用分层信号分解来捕捉多个空间依赖关系，实验证明我们的模型在长期预测任务中优于现有模型，平均均方误差 (MSE) 减少了 23%。

Nov, 2023

基于图的强化学习在时间序列预测中的应用

本研究提出了一种使用图神经网络（GNN）和强化学习（RL）监控的新方法来预测时间序列数据。该方法将数据的图结构与模型明确地结合起来，能更自然地捕捉时间依赖关系，对于医疗、交通和天气预测等复杂时间结构中的精准预测具有优势，同时通过贝叶斯优化技术对图神经网络模型进行了进一步优化，提出的框架在时间序列预测和监控方面优于基准模型，证明了 GraphRL 在动态强化学习环境中提供准确和高效预测的潜力。

Sep, 2023

基于图的时空预测中的局部效应控制

本文旨在理解全局性和局部性在基于图的时空预测中的相互作用，并同时提出了一种方法论框架来合理化在这些结构中包含可训练节点嵌入的实践，通过在多个实验中提供强有力的经验证据和指导，我们论证了如何将图形模型专业化以适应每个时间序列的规律，展示了这个方面在获得准确预测中的关键作用。

Feb, 2023

时间序列的图神经网络调查：预测、分类、填充和异常检测

这篇综述论文首次汇集了关于基于图神经网络的时间序列研究的大量知识，突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机会。

Jul, 2023