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在最新研究中提出的基于自适应多尺度超图Transformer（Ada-MSHyper）的时间序列预测方法。文章详细描述了该方法的背景、关键问题、模型方法以及实验分析。该方法通过设计自适应超图学习模块和多尺度交互模块，解决了语义信息稀疏性和时间变化纠缠的问题，并在多个真实时间序列数据集上取得了显著效果。

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。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，使得预测具有挑战性。

关键观点2: 关键问题

单个时间点的语义信息较少，利用attention建模pair-wise交互会造成信息利用瓶颈；多种时序变化深度纠缠，为建模多尺度时间模式交互带来挑战。

关键观点3: 解决方法

提出基于自适应多尺度超图Transformer（Ada-MSHyper）的框架用于时间序列预测，通过设计自适应超图学习模块和多尺度交互模块，解决上述问题。

关键观点4: 模型特点

引入节点和超边约束机制，聚集具有相似语义信息的节点，并区分每个尺度内的时序变化；分别处理尺度内交互和尺度间交互；在多个真实时间序列数据集上取得显著效果。

关键观点5: 实验结果

在11个真实时间序列数据集上与15个基线方法进行比较，显示Ada-MSHyper在多个预测任务上取得显著效果；消融实验验证了自适应超图学习模块和节点超边约束机制的有效性；可视化分析展示了模型在聚集具有相似语义信息节点和解决时间变化纠缠问题上的有效性。

文章预览

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），用于时间序列预测。 具体而言，作者通过设计自适应超图学习模块，为建模 group-wise 交互提供基础。然后通过设计多尺度交互模块，赋 ………………………………