K60至尊版剛預熱 一加Ace2 Pro正面硬剛
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這篇文章給大家總結(jié)一下2023年中，時間序列預測領(lǐng)域的幾個熱門研究點。通過這些研究點，我們可以挖掘時間序列預測領(lǐng)域的研究中，業(yè)內(nèi)在朝什么樣的方向發(fā)展，啟發(fā)我們在自己的工作中尋找合適的創(chuàng)新點。
總結(jié)下來，2023年有幾個非常熱的點，在很多論文中被提起。主要包括以下幾個：
多元序列預測中變量的獨立、聯(lián)合建模；
大模型+時間序列；
多粒度時間序列建模
PatchTST框架的后續(xù)改進方法
多元時間序列預測問題中，從多變量建模方法的維度有兩種類型，一種是獨立預測（channel independent，CI），指的是把多元序列當成多個單變量預測，每個變量分別建模；另一種是聯(lián)合預測（channel dependent，CD），指的是多變量一起建模，考慮各個變量之間的關(guān)系。
CI方法只考慮單個變量，模型更簡單，但是天花板也較低，因為沒有考慮各個序列之間的關(guān)系，損失了一部分關(guān)鍵信息；而CD方法考慮的信息更全面，但是模型也更加復雜。
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在最初的多元時間序列模型中，大家沒有特別關(guān)注這個問題，都是把各個變量直接雜糅到一起輸入到模型中。PatchTST提取每個變量獨立的建模，完全抹掉各個變量之間的關(guān)系，并且取得了比多變量融合更優(yōu)的效果。這也開啟了2023年對獨立預測、聯(lián)合預測的探討。文章主要圍繞著聯(lián)合預測有什么弊端，以及如何改進展開。
比如The Capacity and Robustness Trade-off: Revisiting the Channel Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting這篇文章分析出大多數(shù)任務(wù)上獨立建模效果更好，是由于聯(lián)合建模太過復雜，更容易出現(xiàn)過擬合問題，對時間序列分布變化的魯棒性差。
而CROSSFORMER: TRANSFORMER UTILIZING CROSSDIMENSION DEPENDENCY FOR MULTIVARIATE TIME SERIES FORECASTING等一系列文章則沒有放棄聯(lián)合建模，對聯(lián)合建模進一步深入優(yōu)化，通過更精細化的多變量關(guān)系學習，以及將時間維度預測和多變量間關(guān)系預測拆分成互不干擾的兩個模塊，提升多變量聯(lián)合建模的魯棒性。
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在大模型的浪潮下，2023年涌現(xiàn)了一大批大模型+時間序列的工作。這篇文章為大家整理了2023年大模型時間序列模型的相關(guān)工作。大模型應(yīng)用到時間序列，有2種應(yīng)用類型。一種是將其他領(lǐng)域訓練好的大模型，通過跨域自適應(yīng)的方式，遷移到時間序列領(lǐng)域；另一種是使用時間序列域內(nèi)本身的數(shù)據(jù)，從頭開始訓練一個時間序列大模型，解決各類任務(wù)。
比如Large Language Models Are Zero-Shot Time Series Forecasters、TIME-LLM: TIME SERIES FORECASTING BY REPROGRAMMING LARGE LANGUAGE MODELS等文章，就是將NLP領(lǐng)域的預訓練GPT適配到時間序列領(lǐng)域。適配方法，也從最初簡單的將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適配語言模型的輸入，到在模型中引入Adaptor的方式逐漸發(fā)展。
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而Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting、TimeGPT-1等文章，則是直接使用時間序列領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，訓練時間序列大模型，模型結(jié)構(gòu)則和NLP中的GPT、Llama等保持一致，只做少量時間序列領(lǐng)域的適配。
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使用patch進行時間序列數(shù)據(jù)處理+Transformer模型結(jié)構(gòu)的方式逐漸成為時間序列預測的主流模型。然而，之前的很多工作，都使用一個固定的時間窗口進行patch處理，降低了模型對于不同scale規(guī)律性的捕捉。這也衍生出一個研究點：如何設(shè)計多粒度的patch方法，增強patch+Transformer的建模能力。
A Multi-Scale Decomposition MLP-Mixer for Time Series Analysis、Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting等工作中，都提出了非常多多粒度建模的方式。這些建模方法引入了一個信息增益，就是時間序列具有不同粒度的季節(jié)性，一種粒度難以刻畫，并且patch窗口的大小也不好設(shè)置。那就不如設(shè)置多種patch窗口大小，然后再用一個可學習的融合網(wǎng)絡(luò)，將這些不同粒度的信息融合到一起。
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這種多粒度建模的方法，后續(xù)也逐漸會成為Transformer時間序列建模方法的標配。
基于Patch+Transformer的時間序列預測模型在2022年成為主流，自然在2023年引入了一系列改進，包括輸入數(shù)據(jù)的組織形式、模型結(jié)構(gòu)、頻域等其他維度信息引入等多個方面。
像ITRANSFORMER: INVERTED TRANSFORMERS ARE EFFECTIVE FOR TIME SERIES FORECASTING這篇文章，將Transformer直接做了個反向操作，將原來在時間維度上構(gòu)建token embedding，改成了序列維度構(gòu)建token embedding，并利用attention學習各個變量序列之間的關(guān)系。非常簡單的一個代碼實現(xiàn)，就提升了Transformer在時間序列預測上的效果。
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而Take an Irregular Route: Enhance the Decoder of Time-Series Forecasting Transformer中，則是通過對Decoder的改進，使Transformer具備了層次信息融合的能力，從多個粒度利用Encoder各個編碼階段的信息，提升Transformer的時序預測效果。
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2023年的時間序列領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展，除了上述一些研究點外，還有非常多其他的創(chuàng)新，整體感覺是越來越和NLP、CV等主流深度學習領(lǐng)域的研究融為一體了，這對于時間序列的發(fā)展也是極大的利好。為了更多的CV、NLP中成功的經(jīng)驗，都可以在時間序列中進行適配和應(yīng)用。
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