Mamba4Cast: Efficient Zero-Shot Time Series Forecasting with State Space Models

📄 arXiv: 2410.09385v1 📥 PDF

作者: Sathya Kamesh Bhethanabhotla, Omar Swelam, Julien Siems, David Salinas, Frank Hutter

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-12

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Mamba4Cast：基于状态空间模型的高效零样本时间序列预测

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列预测 零样本学习 状态空间模型 Mamba架构 深度学习 基础模型 长序列预测

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测基础模型，特别是基于Transformer的模型，推理速度慢，难以适应长序列预测。
  2. Mamba4Cast利用Mamba架构和PFN思想，在合成数据上训练，实现高效的零样本时间序列预测。
  3. 实验表明，Mamba4Cast在多个数据集上与SOTA模型性能相当，且推理速度更快，更适合长序列预测。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种用于时间序列预测的零样本基础模型Mamba4Cast。该模型基于Mamba架构，并受到先前数据拟合网络（PFNs）的启发，无需针对特定数据集进行微调，即可在各种时间序列任务中实现稳健的泛化。Mamba4Cast的关键创新在于，它能够在真实世界的数据集上实现强大的零样本性能，同时具有比基于Transformer架构的时间序列基础模型更低的推理时间。该模型仅在合成数据上进行训练，即可一次性生成整个预测范围的预测结果，从而超越了传统的自回归方法。实验表明，Mamba4Cast在各种数据集中表现出与其它最先进的基础模型相媲美的性能，并且在预测长度方面具有显著的扩展性。源代码可在https://github.com/automl/Mamba4Cast 获取。

🔬 方法详解

问题定义：时间序列预测旨在根据历史数据预测未来的时间序列值。现有基于Transformer的基础模型虽然性能强大，但计算复杂度高，推理速度慢，尤其在长序列预测中面临挑战。此外，针对特定数据集的微调成本也很高。

核心思路：Mamba4Cast的核心思路是利用Mamba架构的高效性和选择性状态空间模型的优势，构建一个无需微调即可泛化到不同时间序列任务的零样本基础模型。通过在合成数据上进行预训练，模型能够学习到时间序列的通用模式和依赖关系。

技术框架：Mamba4Cast的整体框架包括数据预处理、Mamba模型构建和预测三个主要阶段。首先，对时间序列数据进行标准化等预处理操作。然后，构建基于Mamba架构的状态空间模型，该模型包含选择性状态空间（Selective State Space, S6）层和线性层。最后，利用训练好的Mamba模型，一次性生成整个预测范围的预测结果。

关键创新：Mamba4Cast的关键创新在于将Mamba架构应用于零样本时间序列预测。Mamba架构具有线性复杂度，能够显著提高推理速度，尤其是在处理长序列时。此外，通过在合成数据上进行预训练，模型能够学习到时间序列的通用模式，从而实现零样本泛化。

关键设计：Mamba4Cast的关键设计包括：1) 使用合成数据进行预训练，以提高模型的泛化能力；2) 采用选择性状态空间（S6）层，以捕捉时间序列中的长期依赖关系；3) 使用线性层进行最终的预测输出；4) 损失函数未知，原文未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Mamba4Cast在多个真实世界数据集上进行了评估，结果表明其性能与其它最先进的基础模型（如Transformer-based模型）相当，同时具有显著更快的推理速度。尤其是在长序列预测中，Mamba4Cast的优势更加明显。具体性能数据未知，原文未提供详细的数值对比。

🎯 应用场景

Mamba4Cast可应用于各种时间序列预测场景，如金融市场预测、供应链管理、能源需求预测、交通流量预测等。其零样本能力降低了部署成本，高效的推理速度使其适用于实时预测系统。该研究为时间序列基础模型的发展提供了一种新的思路，有望推动时间序列分析在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Mamba4Cast, a zero-shot foundation model for time series forecasting. Based on the Mamba architecture and inspired by Prior-data Fitted Networks (PFNs), Mamba4Cast generalizes robustly across diverse time series tasks without the need for dataset specific fine-tuning. Mamba4Cast's key innovation lies in its ability to achieve strong zero-shot performance on real-world datasets while having much lower inference times than time series foundation models based on the transformer architecture. Trained solely on synthetic data, the model generates forecasts for entire horizons in a single pass, outpacing traditional auto-regressive approaches. Our experiments show that Mamba4Cast performs competitively against other state-of-the-art foundation models in various data sets while scaling significantly better with the prediction length. The source code can be accessed at https://github.com/automl/Mamba4Cast.