MAP4TS: A Multi-Aspect Prompting Framework for Time-Series Forecasting with Large Language Models

📄 arXiv: 2510.23090v1 📥 PDF

作者: Suchan Lee, Jihoon Choi, Sohyeon Lee, Minseok Song, Bong-Gyu Jang, Hwanjo Yu, Soyeon Caren Han

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-27

💡 一句话要点

MAP4TS：多方面提示框架，利用大语言模型进行时间序列预测

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

关键词: 时间序列预测 大语言模型 多模态学习 提示学习 自相关函数 傅里叶分析 跨模态对齐 时间序列分析

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的时间序列预测方法忽略了时间序列数据的统计特性和时间依赖性。
  2. MAP4TS框架通过设计全局、局部、统计和时间四种提示，将经典时间序列分析融入LLM中。
  3. 实验表明，MAP4TS在多个数据集上优于现有方法，且提示设计能提高性能稳定性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MAP4TS的新型多方面提示框架，用于利用预训练的大语言模型（LLM）进行时间序列预测。该框架通过将经典时间序列分析显式地融入提示设计中，弥补了现有方法忽略时间序列数据特有的统计特性和时间依赖性的不足。MAP4TS引入了四个专门的提示组件：全局领域提示（传递数据集级别上下文）、局部领域提示（编码近期趋势和序列特定行为）、统计提示（嵌入自相关和偏自相关分析的见解）以及时间提示（嵌入傅里叶分析的见解）。这些多方面提示与原始时间序列嵌入相结合，通过跨模态对齐模块生成统一表示，然后由LLM处理并投影以进行最终预测。在八个不同数据集上的大量实验表明，MAP4TS始终优于最先进的基于LLM的方法。消融研究进一步表明，提示感知的设计显著提高了性能稳定性，并且GPT-2骨干网络在与结构化提示结合使用时，在长期预测任务中优于更大的模型（如LLaMA）。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的时间序列预测方法，虽然利用了LLM强大的表征能力，但往往忽略了时间序列数据本身固有的统计特性和时间依赖关系。这些方法通常直接将数值输入映射到LLM的嵌入空间，而没有充分利用经典的时间序列分析方法，导致预测精度受限。

核心思路：MAP4TS的核心思路是将经典时间序列分析的知识融入到LLM的提示（Prompt）中，从而引导LLM更好地理解和预测时间序列数据。通过设计多方面的提示，包括全局领域提示、局部领域提示、统计提示和时间提示，MAP4TS能够将数据集级别的上下文、近期趋势、序列特定行为、自相关性、偏自相关性和频率信息等关键特征传递给LLM。

技术框架：MAP4TS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多方面提示生成模块：根据时间序列数据生成全局领域提示、局部领域提示、统计提示（基于ACF和PACF）和时间提示（基于傅里叶分析）。2) 时间序列嵌入模块：将原始时间序列数据嵌入到向量空间中。3) 跨模态对齐模块：将多方面提示和时间序列嵌入进行对齐，生成统一的表示。4) LLM预测模块：将统一表示输入到LLM中进行预测。5) 预测结果投影模块：将LLM的输出投影到最终的预测结果。

关键创新：MAP4TS的关键创新在于其多方面提示设计，它显式地将经典时间序列分析的知识融入到LLM的提示中。与现有方法相比，MAP4TS能够更全面地捕捉时间序列数据的特征，从而提高预测精度。此外，该框架还探索了不同LLM骨干网络（如GPT-2和LLaMA）在时间序列预测任务中的性能，并发现结构化提示与较小的LLM结合使用时，在长期预测任务中表现更好。

关键设计：在提示设计方面，统计提示利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来提取时间序列的自相关性和偏自相关性信息。时间提示则利用傅里叶分析来提取时间序列的频率信息。这些信息被编码成文本提示，并与全局和局部领域提示相结合，形成多方面的提示。在跨模态对齐模块中，使用了注意力机制来对齐不同模态的信息。此外，论文还研究了不同LLM的超参数设置对预测性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAP4TS在八个不同的时间序列数据集上始终优于最先进的基于LLM的方法。消融研究表明，提示感知的设计显著提高了性能稳定性。值得注意的是，GPT-2骨干网络在与结构化提示结合使用时，在长期预测任务中优于更大的模型（如LLaMA），这表明精心设计的提示可以弥补模型规模的不足。

🎯 应用场景

MAP4TS框架可应用于各种时间序列预测场景，例如金融市场预测、能源需求预测、供应链管理、交通流量预测和医疗健康监测等。通过提高时间序列预测的准确性和稳定性，该研究可以帮助企业和组织做出更明智的决策，优化资源配置，并降低风险。未来，该方法可以扩展到更复杂的时间序列数据，并与其他机器学习技术相结合，以进一步提高预测性能。

📄 摘要（原文）

Recent advances have investigated the use of pretrained large language models (LLMs) for time-series forecasting by aligning numerical inputs with LLM embedding spaces. However, existing multimodal approaches often overlook the distinct statistical properties and temporal dependencies that are fundamental to time-series data. To bridge this gap, we propose MAP4TS, a novel Multi-Aspect Prompting Framework that explicitly incorporates classical time-series analysis into the prompt design. Our framework introduces four specialized prompt components: a Global Domain Prompt that conveys dataset-level context, a Local Domain Prompt that encodes recent trends and series-specific behaviors, and a pair of Statistical and Temporal Prompts that embed handcrafted insights derived from autocorrelation (ACF), partial autocorrelation (PACF), and Fourier analysis. Multi-Aspect Prompts are combined with raw time-series embeddings and passed through a cross-modality alignment module to produce unified representations, which are then processed by an LLM and projected for final forecasting. Extensive experiments across eight diverse datasets show that MAP4TS consistently outperforms state-of-the-art LLM-based methods. Our ablation studies further reveal that prompt-aware designs significantly enhance performance stability and that GPT-2 backbones, when paired with structured prompts, outperform larger models like LLaMA in long-term forecasting tasks.