Contrastive Representation Learning for Predicting Solar Flares from Extremely Imbalanced Multivariate Time Series Data

📄 arXiv: 2410.00312v1 📥 PDF

作者: Onur Vural, Shah Muhammad Hamdi, Soukaina Filali Boubrahimi

分类: astro-ph.SR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-01

备注: This work has been accepted at ICMLA 2024 on September 7, 2024, as a short paper for poster presentation

💡 一句话要点

CONTREX：一种用于预测太阳耀斑的对比表示学习方法，解决极度不平衡多元时间序列问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 太阳耀斑预测 对比表示学习 多元时间序列 类别不平衡 空间天气 时间序列分类 极值学习

📋 核心要点

  1. 太阳耀斑预测面临极端类别不平衡问题，现有时间序列分类方法难以有效提取判别性特征。
  2. CONTREX通过对比学习，提取正负样本的极值特征，引导时间序列嵌入模块学习更具区分性的表示。
  3. 在SWAN-SF数据集上，CONTREX相较于基线方法展现出良好的太阳耀斑预测性能。

📝 摘要（中文）

大型太阳耀斑是太阳磁通量突然激增的现象，对技术基础设施构成重大风险。因此，利用机器学习方法，从太阳活动区的磁场数据中有效预测大型耀斑，在空间天气研究中至关重要。磁场数据可以表示为多元时间序列，由于大型耀斑事件的稀有性，数据呈现出极端的类别不平衡。在基于时间序列分类的耀斑预测中，对比表示学习方法的使用相对有限。本文提出了一种新颖的多元时间序列对比表示学习方法CONTREX，旨在解决时间依赖性和极端类别不平衡的挑战。该方法包括从多元时间序列实例中提取动态特征，从正负类特征向量中导出两个具有最大分离能力的极值点，并利用我们新颖的对比重建损失来训练序列表示嵌入模块，该模块以原始多元时间序列数据为指导，生成与极值点对齐的嵌入。这些嵌入捕获了基本的时间序列特征，并增强了判别能力。我们的方法在太阳耀斑空间天气分析（SWAN-SF）多元时间序列基准数据集上，针对基线方法，展示了有希望的太阳耀斑预测结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决太阳耀斑预测中，由于耀斑事件的稀缺性导致的多元时间序列数据极度不平衡问题。现有方法难以有效提取时间序列中的判别性特征，导致预测精度不高。

核心思路：CONTREX的核心思路是利用对比学习，学习时间序列数据的有效表示。通过提取正负样本的极值特征作为锚点，引导模型学习更具区分性的嵌入表示，从而提升对罕见耀斑事件的预测能力。这种方法旨在克服类别不平衡带来的挑战。

技术框架：CONTREX的整体框架包含以下几个主要模块：1) 动态特征提取模块：从多元时间序列实例中提取动态特征。2) 极值点提取模块：从正负类特征向量中导出两个具有最大分离能力的极值点。3) 序列表示嵌入模块：利用对比重建损失，以原始多元时间序列数据为指导，生成与极值点对齐的嵌入。

关键创新：CONTREX的关键创新在于其对比重建损失函数和极值点选择策略。传统的对比学习方法可能无法很好地适应时间序列数据，CONTREX通过重建损失将时间序列的原始信息与对比学习的目标相结合，同时利用极值点来增强类间区分度。

关键设计：CONTREX使用动态时间弯曲（DTW）距离来选择极值点，确保选择的极值点具有代表性。对比重建损失函数由两部分组成：对比损失和重建损失。对比损失旨在拉近同类样本的嵌入表示，推远不同类样本的嵌入表示。重建损失旨在保持嵌入表示与原始时间序列数据的一致性。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，例如嵌入模块可能采用LSTM或Transformer等序列模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CONTREX在SWAN-SF数据集上进行了实验，结果表明其性能优于现有的基线方法。具体而言，CONTREX在耀斑预测的准确率、召回率和F1-score等指标上均取得了显著提升，证明了该方法在处理极度不平衡多元时间序列数据方面的有效性。具体的性能提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于空间天气预报，提前预测可能发生的太阳耀斑事件，从而为卫星、地面电力系统等关键基础设施提供预警，降低太阳活动对人类社会的影响。此外，该方法也可推广到其他具有类别不平衡特性的时间序列预测问题，如金融风险预测、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

Major solar flares are abrupt surges in the Sun's magnetic flux, presenting significant risks to technological infrastructure. In view of this, effectively predicting major flares from solar active region magnetic field data through machine learning methods becomes highly important in space weather research. Magnetic field data can be represented in multivariate time series modality where the data displays an extreme class imbalance due to the rarity of major flare events. In time series classification-based flare prediction, the use of contrastive representation learning methods has been relatively limited. In this paper, we introduce CONTREX, a novel contrastive representation learning approach for multivariate time series data, addressing challenges of temporal dependencies and extreme class imbalance. Our method involves extracting dynamic features from the multivariate time series instances, deriving two extremes from positive and negative class feature vectors that provide maximum separation capability, and training a sequence representation embedding module with the original multivariate time series data guided by our novel contrastive reconstruction loss to generate embeddings aligned with the extreme points. These embeddings capture essential time series characteristics and enhance discriminative power. Our approach shows promising solar flare prediction results on the Space Weather Analytics for Solar Flares (SWAN-SF) multivariate time series benchmark dataset against baseline methods.