AliO: Output Alignment Matters in Long-Term Time Series Forecasing

📄 arXiv: 2610.11213v1 📥 PDF

作者: Kwangryeol Park, Jaeho Kim, Seulki Lee

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-08

备注: NeurIPS 2025. 46 pages

期刊: Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2025), 119563-119608

DOI: 10.52202/085713-3992

💡 一句话要点

提出AliO以解决长时间序列预测中的输出对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长时间序列预测 输出对齐 时间对齐度量 预测性能 模型可靠性

📋 核心要点

  1. 现有的长时间序列预测模型在相同时间戳的输出对齐方面存在显著不足，导致预测结果不稳定。
  2. 本文提出AliO方法，通过减少时间和频率域中预测输出的差异，提升输出对齐性。
  3. 实验结果显示，AliO在TAM指标上提升了58.2%，同时预测性能也有显著提升，增强了模型的可靠性。

📝 摘要（中文）

长时间序列预测（LTSF）任务利用当前数据序列作为输入来预测未来序列，在天气预报和电力消费规划等实际应用中变得越来越重要。然而，现有的LTSF模型往往无法实现相同时间戳的预测输出对齐，导致预测输出波动，降低了模型的可靠性。为此，本文提出了AliO（Align Outputs），旨在通过减少时间和频率域中相同时间戳预测输出之间的差异来改善LTSF模型的输出对齐。我们引入了一种新的度量标准TAM（时间对齐度量），量化预测输出之间的对齐程度。实验结果表明，AliO有效提高了输出对齐度，TAM提升幅度达到58.2%，同时保持或增强了预测性能（提升幅度达27.5%），从而提高了LTSF模型的可靠性，使其在实际场景中更具应用价值。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时间序列预测中输出对齐不足的问题。现有模型在处理滞后输入序列时，往往导致相同时间戳的预测输出波动，影响预测的可靠性。

核心思路：AliO方法通过在时间和频率域中减少相同时间戳预测输出之间的差异，来提高输出对齐性。这种设计旨在增强模型在实际应用中的稳定性和可靠性。

技术框架：AliO的整体架构包括输入数据处理、输出对齐模块和预测输出生成。首先，模型接收当前数据序列作为输入，然后通过对齐模块优化输出，最后生成预测结果。

关键创新：本文的主要创新在于引入了时间对齐度量TAM，能够量化预测输出之间的对齐程度，而传统的均方误差（MSE）仅关注输出与真实值之间的距离。

关键设计：在模型设计中，AliO采用了特定的损失函数来优化TAM，同时在网络结构上进行了调整，以确保输出对齐的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AliO在时间对齐度量TAM上提升了58.2%，同时在预测性能上也实现了最高27.5%的提升。这些结果表明，AliO显著提高了长时间序列预测模型的输出对齐性和可靠性，具有较强的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括天气预报、电力消费预测和其他需要长时间序列分析的场景。通过提高预测输出的对齐性，AliO能够增强模型在实际应用中的可靠性，从而为决策提供更为准确的依据，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Long-term Time Series Forecasting (LTSF) tasks, which leverage the current data sequence as input to predict the future sequence, have become increasingly crucial in real-world applications such as weather forecasting and planning of electricity consumption. However, state-of-the-art LTSF models often fail to achieve prediction output alignment for the same timestamps across lagged input sequences. Instead, these models exhibit low output alignment, resulting in fluctuation in prediction outputs for the same timestamps, undermining the model's reliability. To address this, we propose AliO (Align Outputs), a novel approach designed to improve the output alignment of LTSF models by reducing the discrepancies between prediction outputs for the same timestamps in both the time and frequency domains. To measure output alignment, we introduce a new metric, TAM (Time Alignment Metric), which quantifies the alignment between prediction outputs, whereas existing metrics such as MSE only capture the distance between prediction outputs and ground truths. Experimental results show that AliO effectively improves the output alignment, i.e., up to 58.2% in TAM, while maintaining or enhancing the forecasting performance (up to 27.5%). This improved output alignment increases the reliability of the LTSF models, making them more applicable in real-world scenarios.