Multimodal Conditioned Diffusive Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2504.19669v1 📥 PDF

作者: Chen Su, Yuanhe Tian, Yan Song

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-28

💡 一句话要点

提出多模态条件扩散模型MCD-TSF，用于融合时间戳和文本信息的时间序列预测。

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

关键词: 时间序列预测 扩散模型 多模态学习 时间戳 文本信息 条件生成模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测方法忽略了时间序列数据中蕴含的丰富多模态信息，限制了预测精度。
  2. MCD-TSF模型通过融合时间戳和文本信息，为时间序列建模提供额外的指导，提升预测性能。
  3. 在多个真实数据集上的实验表明，MCD-TSF模型在时间序列预测任务上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

扩散模型在图像和文本处理领域取得了显著成功，并已扩展到时间序列预测（TSF）等特殊领域。现有的基于扩散的TSF方法主要集中于建模单模态数值序列，忽略了时间序列数据中丰富的多模态信息。为了有效地利用这些信息进行预测，我们提出了一种用于TSF的多模态条件扩散模型，即MCD-TSF，以联合利用时间戳和文本作为时间序列建模的额外指导，特别是对于预测。具体而言，时间戳与时间序列相结合，以在沿时间维度聚合信息时建立不同数据点之间的时间和语义相关性。文本作为时间序列历史的补充描述，并自适应地与数据点对齐，以及以无分类器的方式动态控制。在八个领域的真实基准数据集上进行的大量实验表明，所提出的MCD-TSF模型实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型的时间序列预测方法主要关注单模态数值序列，忽略了时间序列数据中包含的时间戳和文本等多模态信息。这些信息能够提供时间序列的上下文和语义信息，有助于提升预测的准确性。因此，如何有效地利用这些多模态信息是当前时间序列预测面临的一个重要问题。

核心思路：本文的核心思路是将时间戳和文本信息作为条件，融入到扩散模型中，从而实现多模态条件下的时间序列预测。具体来说，时间戳用于建立数据点之间的时间和语义相关性，而文本信息则作为时间序列历史的补充描述，自适应地与数据点对齐。

技术框架：MCD-TSF模型主要包含以下几个模块：1) 时间戳编码器：将时间戳信息编码成向量表示；2) 文本编码器：将文本信息编码成向量表示；3) 条件扩散模型：以时间序列、时间戳编码和文本编码作为输入，进行扩散和逆扩散过程，最终生成预测的时间序列。整个框架采用classifier-free guidance的方式，动态控制文本信息的影响。

关键创新：MCD-TSF模型的关键创新在于：1) 提出了多模态条件扩散模型，能够有效地融合时间戳和文本信息；2) 采用classifier-free guidance的方式，动态控制文本信息的影响，避免了对分类器的依赖；3) 将时间戳与时间序列结合，建立了数据点之间的时间和语义相关性。

关键设计：在时间戳编码器中，可以使用Transformer等模型进行编码。文本编码器同样可以使用预训练的语言模型，如BERT等。条件扩散模型可以使用U-Net等结构，并将时间戳编码和文本编码作为条件输入。损失函数可以使用均方误差等常用的时间序列预测损失函数。Classifier-free guidance通过随机mask掉文本编码，从而实现对文本信息影响的动态控制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MCD-TSF模型在八个真实世界数据集上进行了广泛的实验，结果表明，该模型在时间序列预测任务上取得了state-of-the-art的性能。具体来说，MCD-TSF模型在多个数据集上相比现有基线模型，在RMSE和MAE等指标上均有显著提升，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、交通、能源、医疗等多个领域的时间序列预测任务。例如，在金融领域，可以利用股票的历史价格、新闻报道等信息，预测股票未来的走势；在交通领域，可以利用历史交通流量、天气信息等，预测未来的交通状况。该研究有助于提高预测的准确性和可靠性，为决策提供更有效的支持。

📄 摘要（原文）

Diffusion models achieve remarkable success in processing images and text, and have been extended to special domains such as time series forecasting (TSF). Existing diffusion-based approaches for TSF primarily focus on modeling single-modality numerical sequences, overlooking the rich multimodal information in time series data. To effectively leverage such information for prediction, we propose a multimodal conditioned diffusion model for TSF, namely, MCD-TSF, to jointly utilize timestamps and texts as extra guidance for time series modeling, especially for forecasting. Specifically, Timestamps are combined with time series to establish temporal and semantic correlations among different data points when aggregating information along the temporal dimension. Texts serve as supplementary descriptions of time series' history, and adaptively aligned with data points as well as dynamically controlled in a classifier-free manner. Extensive experiments on real-world benchmark datasets across eight domains demonstrate that the proposed MCD-TSF model achieves state-of-the-art performance.