NeurIPS 2024 | 基于自适应多尺度超图Transfromer的时间序列预测方法

主要观点总结

本文介绍了浙大研究团队提出的基于自适应多尺度超图的时间序列预测方法Ada-MSHyper。该方法解决了现有方法在语义信息稀疏性和时间变化纠缠上的挑战。通过多尺度特征提取、自适应超图学习、多尺度交互和多尺度融合等模块，Ada-MSHyper实现了在多个真实时间序列数据集上的先进性能。文章还通过消融实验和可视化分析验证了模型的有效性。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

时间序列预测在众多领域有广泛应用，如能源消耗规划、交通与经济预测、疾病传播预测等。现实世界中的时间序列通常表现出复杂多样的多尺度时间模式，这使得预测具有挑战性。

关键观点2: 主要方法

Ada-MSHyper通过自适应多尺度超图Transformer框架进行时间序列预测。核心在于建模不同尺度时间模式间的group-wise交互。包括多尺度特征提取、自适应超图学习、多尺度交互和多尺度融合等模块。

关键观点3: 解决的主要问题

Ada-MSHyper解决了语义信息稀疏性和时间变化纠缠的问题。语义信息稀疏性指时间序列中单个时间点包含的语义信息较少；时间变化纠缠则指真实世界时间序列的复杂性和非平稳性，导致多种时序变化深度纠缠。

关键观点4: 实验结果

Ada-MSHyper在11个真实时间序列数据集上与15个基线方法进行比较，取得了先进性能。对于长时、短时和超长时时间序列预测，Ada-MSHyper的均方误差（MSE）相比最优基线分别降低了4.56%、10.38%和4.97%。消融实验和可视化分析验证了模型的有效性。

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来源 ：时序人 ‍‍‍ 本文 约2800字 ，建议阅读 8分钟 本文提出了 Ada-MSHyper，一种基于自适应多尺度超图的时间序列预测方法。 在现实世界中，观测到的时间序列通常表现出复杂多样的多尺度时间模式。尽管基于 Transformer 的方法在多尺度时间模式交互建模中取得了显著成功，但是两个关键问题限制了其在时间序列预测中的进一步发展：（1）单个的时间点包含的语义信息较少，利用 attention 建模 pair-wise 交互会造成信息利用瓶颈。（2）时间模式中存在多种固有的时序变化（如上升，下降或波动），这些时序变化相互纠缠，为建模多尺度时间模式交互带来了较大的挑战。 针对上述问题，本文介绍一篇来自浙大研究团队的最新相关研究工作，该工作目前已被 NeurIPS 2024 接收。 作者提出了一种基于自适应多尺度超图 Transformer 的框架（Ada-MSHyper），用于时 ………………………………