时间序列+预训练大模型 好发不卷！没有idea的可以冲

2025深度学习发论文&模型涨点之——时间序列+预训练

时间序列分析与预训练模型的结合已成为一个极具潜力且富有挑战性的研究方向。时间序列数据，以其独特的顺序性和动态性，广泛存在于金融、气象、生物医学等诸多领域，其分析对于预测未来趋势、揭示潜在规律具有至关重要的价值。

然而，传统的时间序列分析方法在面对大规模、高维度以及非线性特征的数据时，往往面临着模型复杂度高、计算成本大以及预测精度有限等诸多问题。近年来，预训练模型的兴起为这一领域带来了新的曙光。预训练模型通过在大规模数据上进行无监督学习，能够自动提取数据中的深层次特征，并且在迁移学习的框架下，可以快速适应不同的下游任务，显著提升模型的泛化能力和预测性能。

我整理了一些 时间序列+预训练【论文+代码】合集，需要的同学公人人人号【AI创新工场】自取。

论文精选

论文1：

The Role of Facial and Speech Features in Emotion Classification

面部和语音特征在情感分类中的作用

方法

多模态特征提取：结合语音和面部特征进行情感分类，包括从语音中提取Log Mel Spectrogram和从面部图像中提取关键点距离。

深度学习模型：使用预训练的Wav2Vec2模型提取语音特征，使用ResNet模型提取面部特征。

时间序列建模：通过TIM-Net架构捕捉语音和面部特征的时间结构，实现情感分类。

多模态融合：将语音和面部特征直接融合到统一模型中，避免了传统集成方法的复杂性。

创新点

多模态性能提升：通过结合语音和面部特征，情感分类的准确率显著提高，特别是在资源受限的设备（如头戴式显示器）上，准确率提升了约10%。

特征提取效率：通过使用Log Mel Spectrogram和关键点距离等高效特征提取方法，在保持较高准确率的同时，显著降低了计算复杂度。

情感分类的模态优势：发现语音特征在识别某些情感（如愤怒和惊讶）方面表现更好，而面部特征在识别其他情感（如快乐和悲伤）方面更有效，这强调了多模态方法的优势。

模型泛化能力：通过在RAVDESS数据集上的实验，验证了多模态模型在不同情感分类任务中的泛化能力，特别是在多分类任务中，准确率达到了83.57%。

论文2：

Research and design of an expert diagnosis system for rail vehicle driven by data mechanism models

基于数据驱动模型的轨道交通车辆专家诊断系统的研究与设计

方法

数据驱动模型：利用统计和深度学习方法对轨道交通车辆的实时状态和历史数据特征进行建模。

可靠性分析：通过时间序列分析和深度学习技术，预测关键部件的剩余使用寿命，评估车辆和子系统的健康状态。

智能监控与诊断：通过无线被动传感技术实时获取车辆状态数据，并利用深度学习模型进行在线诊断。

多子系统监测：对牵引、制动、空调等多个子系统进行实时监测和诊断，确保车辆运行的安全性和可靠性。

创新点

智能诊断：通过深度学习模型实现了对车辆故障的在线诊断，提高了诊断的准确性和效率，例如在牵引逆变器IGBT故障诊断中，通过小波变换提取特征，显著提高了故障定位的准确性。

可靠性预测：通过数据驱动的模型预测车辆和子系统的可靠性，例如通过MTBF和MDBF的计算，能够提前识别潜在故障，提升了车辆运行的安全性。

能耗分析：通过分析车辆的能耗数据，优化驾驶模式和制动策略，显著降低了能耗，例如在实际运行中，通过优化能耗管理，降低了约15%的能耗。

多子系统融合：通过整合多个子系统的监测数据，实现了对车辆整体状态的全面评估，例如在制动系统监测中，通过结合电制动和气制动数据，提高了制动性能的监测精度。

论文3：

Diffusion Models Meet Remote Sensing: Principles, Methods, and Perspectives

扩散模型与遥感：原理、方法与展望

方法

扩散模型理论：介绍了扩散模型的基本原理，包括正向扩散过程（将图像逐渐转化为噪声）和逆向扩散过程（从噪声中恢复图像）。

去噪扩散概率模型（DDPM）：通过学习逆向去噪过程，利用马尔可夫链逐步恢复图像。

条件扩散模型：通过引入条件信息（如文本描述或图像特征）来控制生成结果，实现更灵活的图像生成和处理。

多模态数据融合：结合多源遥感图像（如光学图像、SAR图像、高光谱图像）作为条件输入，增强扩散模型的生成和增强能力。

创新点

遥感图像生成：通过条件扩散模型实现了从文本到图像的生成，解决了遥感图像数据稀缺的问题，性能提升显著，例如在高分辨率卫星图像生成中，通过两阶段扩散模型提高了生成图像的质量和分辨率。

超分辨率增强：扩散模型在遥感图像超分辨率任务中表现出色，例如在多光谱图像超分辨率中，通过引入Transformer架构和轻量化设计，显著提高了生成效率和图像质量。

多模态融合：通过将不同模态的遥感图像作为条件输入，扩散模型能够更好地处理复杂的遥感场景，例如在SAR到光学图像的翻译任务中，通过多模态融合提高了生成图像的逼真度和一致性。

去噪能力：扩散模型的固有去噪能力使其在遥感图像去噪任务中表现出色，例如在高光谱图像去噪中，通过改进的扩散模型结构，显著降低了噪声水平，提升了图像质量。