时间序列预测新SOTA！MICN的“多尺度”建模到底有多神？看这篇就够了！

最新推荐文章于 2025-12-12 17:54:27 发布

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#人工智能 #搜索引擎 #开发语言 #大数据 #python

一、摘要

近年来，基于Transformer的方法在长期序列预测领域取得了令人惊讶的性能，但计算全局相关性的注意力机制具有很高的复杂性。而且它们不允许像 CNN 结构那样对局部特征进行有针对性的建模。为了解决上述问题，我们建议结合局部特征和全局相关性来捕捉时间序列的整体视图（例如，波动、趋势）。为了充分利用时间序列中的底层信息，采用多尺度分支结构对不同的势型进行分别建模。每个模式分别使用下采样卷积和等距卷积提取局部特征和全局相关性。除了更有效之外，我们提出的方法被称为多尺度等距卷积网络（MICN），在具有合适卷积核的序列长度线性复杂度方面效率更高。我们在六个基准数据集上的实验表明，与最先进的方法相比，MICN 在多变量和单变量时间序列方面分别产生了 17.2% 和 21.6% 的相对改进。

二、研究背景

1、研究问题：这篇文章旨在解决长期时间序列预测中的问题，特别是如何有效地捕捉时间序列的局部特征和全局相关性。

2、研究难点：该问题的研究难点在于现有的基于Transformer的方法虽然能够有效建模长距离依赖，但其计算复杂度高，且难以针对性地建模局部特征。而基于CNN的方法如TCN虽然能更好地整合局部信息，但受限于感受野大小，往往需要多层网络来建模全局关系，增加了网络复杂度和训练难度。

3、相关工作：现有工作主要包括基于CNN的模型（如TCN）和基于Transformer的模型（如Informer、Autoformer等）。TCN通过因果卷积和膨胀卷积来建模时间因果性和扩展感受野，而Transformer通过自注意力机制来建模长距离依赖。然而，这些方法在计算复杂度和局部/全局特征建模方面仍存在不足。

三、论文贡献

提出基于卷积结构的MICN来高效替代自注意力，并实现线性计算复杂度和内存成本。
我们提出了一个多分支框架来深入挖掘时间序列的复杂时间模式，当输入数据复杂且多变时，它验证了单独建模的必要性和有效性。
提出了一种局部-全局结构来实现时间序列的信息聚合和长期依赖建模，该结构优于自注意力族和自相关机制。我们采用下采样一维卷积进行局部特征提取，采用等距卷积进行全局相关性发现。

四、研究方法

本文提出了一种名为多尺度等距卷积网络（MICN）的方法，通过结合局部特征和全局相关性来捕捉时间序列的整体视图。

将输入序列送到多尺度混合分解模块中进行序列分解，得到Seasonal项和Trend-cyclical项，采用不同的模块分别对两者独立进行预测，最后将预测结果加起来得到序列的预测值。对于Trend-cyclical项，直接采用线性回归的方式进行预测。对于Seasonal项，采用提出的Seasonal Prediction Block进行预测。

五、多尺度混合分解

采用不同大小的kernel控制不同的分解模式，对多个kernel平均池化的结果取平均得到Trend-cyclical项，输入序列减去Trend-cyclical项得到Seasonal项。

六、Seasonal Prediction Block

季节预测块首先对输入序列的季节部分进行Embedding，再通过N个堆叠的MIC层进行预测。每个MIC层有多个分支(branch)，每个分支采取不同的尺度大小，对不同的时间模式进行建模。

Embedding采用三个部分来嵌入输入，TFE(时间特征编码)、PE(位置编码)和VE(值嵌入)。

MIC层首先使用kernel大小为i的平均池化进行处理，然后使用 kernel=i, stride=i 的一维卷积来进行降采样，压缩得到局部特征。

再采用等距卷积(Isometric Convolution)建模局部特征间的关系来建模序列的全局相关性。然后采用转置卷积进行上采样恢复序列长度。

最后采用二维卷积融合不同尺度的信息，馈送到前馈网络和Add&Norm得到该层的输出。

七、数据集

论文在六个真实世界的时间序列基准数据集上进行实验，ETTm2、Exchange、ILI、Traffic、Electricity和Weather数据集。

八、baseline模型

四个基于transformer的模型：FEDformer、Autoformer、Informer、LogTrans，两个基于RNN的模型：LSTM、LSTNet和基于CNN的模型TCN作为基线。

九、结果与分析

十、总结

本文提出了一种新的多尺度等距卷积网络（MICN），通过结合局部特征和全局相关性来捕捉时间序列的整体视图。实验结果表明，MICN在多个真实世界数据集上取得了最先进的长期时间序列预测性能。

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