Jun, 2024

时间序列预测的自适应多尺度分解框架

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TL;DR我们提出了一种新颖的基于 MLP 的自适应多尺度分解 (AMD) 框架用于时间序列预测，该框架在多个尺度上将时间序列分解为不同的时间模式，并利用多尺度分解混合 (MDM) 模块将这些模式进行拆分和聚合，通过双重依赖交互 (DDI) 模块和自适应多预测合成 (AMS) 模块有效地建模时间和通道依赖性，并利用自相关性来提炼多尺度数据集成。全面的实验表明，我们的 AMD 框架不仅克服了现有方法的局限性，而且在各种数据集上的长期和短期预测任务中始终取得了最先进的性能，展示了出色的效率。
发现论文，激发创造
  • 多尺度分解 MLP-Mixer 用于时序分析

    提出了一种名为 MSD-Mixer 的多尺度分解 MLP-Mixer 模型，该模型通过学习将时间序列分解成不同的组成部分，并在不同层级上表示这些组成部分，以处理多尺度时间模式和通道间的依赖关系。通过在各种实际数据集上进行广泛实验，包括长期和短期预测、插补、异常检测和分类等五个常见时间序列分析任务，证明了 MSD-Mixer 在性能上明显优于其他最先进的任务通用和任务特定方法。

    Oct, 2023

  • TimeMixer：可分解的多尺度混合用于时间序列预测

    利用多尺度混合的方法进行时间序列预测，通过提取微观和宏观信息来解决复杂的时间变化，并通过 Past-Decomposable-Mixing (PDM) 和 Future-Multipredictor-Mixing (FMM) 块实现全面的多尺度系列的预测，同时在长期和短期预测任务中取得了一致的最先进性能，并具有良好的运行时效率。

    May, 2024

  • PDMLP：基于补丁的分解 MLP 用于长期时间序列预测

    我们的研究通过改进 Transformer 架构，提出了一种基于 Patch 机制和线性层的新型解决方案 PDMLP，用于长期时间序列预测任务，并在多个真实数据集上实现了最先进的结果。

    May, 2024

  • 复兴多元时间序列预测：可学习分解与系列间依赖和系列内变异建模

    通过引入可学习的分解策略和双重注意力模块，该研究论文在多元时间序列预测方面取得了显著进展，并且提出的分解策略可以插入其他方法，大大提升了性能，MSE 误差降低从 11.87% 到 48.56%。

    Feb, 2024

  • 多尺度变压器金字塔网络用于多变量时间序列预测

    使用多尺度 Transformer 的多变量时间序列预测中，引入了不变量嵌入技术用于捕捉短期时间依赖并将数据投射到高维空间，同时保留时间步和变量维度。进一步，提出了一种新颖的 Multi-scale Transformer 金字塔网络 (MTPNet), 用于有效地捕捉多个不受约束尺度上的时间依赖。在九个基准数据集上的广泛实验证明，提出的 MTPNet 优于最新的先进方法。

    Aug, 2023

  • Scaleformer: 迭代多尺度细化 Transformers 进行时间序列预测

    本研究提出了一种通用的多尺度框架，可应用于当前最先进的基于 Transformer 的时间序列预测模型，通过多尺度共享权重迭代地改进预测的时间序列，引入架构适应和特殊设计的标准化方案，可在不增加过多计算负担的情况下，将性能从 5.5％提高到 38.5％，详细的消融研究表明了每个贡献在架构和方法上的有效性，进一步证明了所提出的改进优于其对应的基线模型，代码公开在此 https URL。

    Jun, 2022

  • Pathformer: 适应性路径的多尺度变压器模型用于时间序列预测

    该论文介绍了一种名为 Pathformer 的多尺度 Transformer 模型，通过自适应路径进行多尺度建模，以提高预测准确性和泛化能力，实验证明其在真实数据集上表现出优越的性能和泛化能力。

    Feb, 2024

  • 多尺度自适应图神经网络用于多元时间序列预测

    本研究提出了一种名为 MAGNN 的多尺度自适应图神经网络方法，用于预测多元时间序列中的内部变量相关性和跨变量相关性，通过多尺度金字塔网络和自适应图学习模块以及尺度级融合模块能够更好地处理不同时间尺度和相关性，实验证明，MAGNN 在多个数据集上都优于现有的方法。

    Jan, 2022

  • 多层次时间序列变换器用于长期预测

    提出了一种多分辨率时间序列变压器（MTST）框架，采用了多支架构来同时建模不同分辨率的多样化时间模式，通过相对位置编码提取不同尺度上的周期成分，与现有的时间序列变压器相比，在几个真实世界数据集上进行了广泛实验，证明了 MTST 在与最先进的预测技术的比较中的有效性。

    Nov, 2023

  • MSHyper：多尺度超图变换器用于长程时间序列预测

    使用多尺度超图转换器（MSHyper）框架，提出了一种更全面的模式交互建模方法，通过引入多尺度超图和超边图来建模高阶模式交互，同时引入三阶段消息传递机制来聚合模式信息和学习不同尺度时间模式之间的交互强度。实验证明，MSHyper 在五个真实世界数据集上取得了最先进的性能，相对于最佳基线方法，在均方误差和平均绝对误差分别平均减少了 8.73% 和 7.15% 的预测误差。

    Jan, 2024