Rethinking the Power of Timestamps for Robust Time Series Forecasting: A Global-Local Fusion Perspective

📄 arXiv: 2409.18696v3 📥 PDF

作者: Chengsen Wang, Qi Qi, Jingyu Wang, Haifeng Sun, Zirui Zhuang, Jinming Wu, Jianxin Liao

分类: cs.LG

发布日期: 2024-09-27 (更新: 2024-11-20)

备注: Accepted by NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出GLAFF框架，融合全局时间戳信息，提升时间序列预测的鲁棒性。

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

关键词: 时间序列预测 时间戳信息 全局-局部融合 鲁棒性 Transformer 自适应权重 季节性 数据污染

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测方法过度依赖局部观测，忽略了时间戳中蕴含的全局季节性信息，导致模型在数据受污染时鲁棒性较差。
  2. GLAFF框架通过单独建模时间戳信息，捕获全局依赖关系，并自适应地融合全局和局部信息，从而提升预测的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，GLAFF框架能够显著提升主流时间序列预测模型的性能，平均提升幅度达到12.5%，优于现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

时间序列预测在金融、交通、能源、医疗和气候等多个行业中扮演着关键角色。时间戳包含丰富的季节性信息，具有为预测技术提供鲁棒全局指导的潜力。然而，现有研究主要关注局部观测，将时间戳视为可选补充而未充分利用。当现实世界的数据受到污染时，缺乏全局信息会损害算法的鲁棒预测能力。为了解决这些问题，我们提出了一个名为GLAFF的新框架。在该框架中，时间戳被单独建模以捕获全局依赖关系。GLAFF作为一个插件，自适应地调整全局和局部信息的组合权重，从而与任何时间序列预测骨干网络无缝协作。在九个真实世界数据集上进行的大量实验表明，GLAFF显著提高了广泛使用的主流预测模型的平均性能12.5%，超过了先前的最先进方法5.5%。

🔬 方法详解

问题定义：现有时间序列预测方法主要关注局部观测数据，而忽略了时间戳中蕴含的全局信息，例如季节性、周期性等。这种局部性导致模型在面对噪声、缺失值等数据污染时，预测精度和鲁棒性显著下降。因此，如何有效利用时间戳信息，提升模型在复杂环境下的预测能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将时间戳信息作为一种全局指导，与局部观测数据进行融合，从而提升模型的鲁棒性。具体来说，就是单独建模时间戳信息，学习其全局依赖关系，然后将全局信息与局部信息进行自适应融合。这种全局-局部融合的策略，能够使模型在数据质量较差的情况下，依然能够依赖全局信息进行准确预测。

技术框架：GLAFF框架主要包含两个模块：全局时间戳建模模块和全局-局部融合模块。全局时间戳建模模块负责提取时间戳中的全局信息，例如年、月、日、星期等。该模块可以使用各种时间序列建模方法，例如Transformer、LSTM等。全局-局部融合模块负责将全局时间戳信息与局部观测数据进行融合。该模块使用一个自适应权重机制，根据输入数据的质量，动态调整全局信息和局部信息的权重。

关键创新：GLAFF的关键创新在于其全局-局部融合的策略。与现有方法不同，GLAFF不是简单地将时间戳信息作为输入特征，而是将其作为一种全局指导，与局部观测数据进行融合。这种融合方式能够更好地利用时间戳信息，提升模型的鲁棒性。此外，GLAFF的自适应权重机制能够根据输入数据的质量，动态调整全局信息和局部信息的权重，进一步提升模型的性能。

关键设计：在全局时间戳建模模块中，作者使用了Transformer网络来学习时间戳的全局依赖关系。在全局-局部融合模块中，作者使用了一个注意力机制来计算全局信息和局部信息的权重。损失函数使用了均方误差（MSE）损失函数。作者还设计了一个正则化项，用于防止模型过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在九个真实世界数据集上的实验结果表明，GLAFF框架能够显著提升主流时间序列预测模型的性能，平均提升幅度达到12.5%，超过了先前的最先进方法5.5%。实验结果还表明，GLAFF框架在数据质量较差的情况下，依然能够保持较高的预测精度，证明了其良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

GLAFF框架可广泛应用于各种需要鲁棒时间序列预测的场景，例如金融风险预测、交通流量预测、能源需求预测、医疗健康监测和气候变化预测等。该框架能够提升预测模型的准确性和鲁棒性，从而为决策者提供更可靠的依据，具有重要的实际应用价值和潜在的社会经济效益。

📄 摘要（原文）

Time series forecasting has played a pivotal role across various industries, including finance, transportation, energy, healthcare, and climate. Due to the abundant seasonal information they contain, timestamps possess the potential to offer robust global guidance for forecasting techniques. However, existing works primarily focus on local observations, with timestamps being treated merely as an optional supplement that remains underutilized. When data gathered from the real world is polluted, the absence of global information will damage the robust prediction capability of these algorithms. To address these problems, we propose a novel framework named GLAFF. Within this framework, the timestamps are modeled individually to capture the global dependencies. Working as a plugin, GLAFF adaptively adjusts the combined weights for global and local information, enabling seamless collaboration with any time series forecasting backbone. Extensive experiments conducted on nine real-world datasets demonstrate that GLAFF significantly enhances the average performance of widely used mainstream forecasting models by 12.5%, surpassing the previous state-of-the-art method by 5.5%.