Retrieval Augmented Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2411.08249v1 📥 PDF

作者: Kutay Tire, Ege Onur Taga, Muhammed Emrullah Ildiz, Samet Oymak

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-11-12

💡 一句话要点

提出检索增强时间序列预测框架RAF，提升时间序列基础模型在多样化场景下的零样本预测精度。

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

关键词: 时间序列预测 检索增强生成 时间序列基础模型 零样本学习 动态时间规整

📋 核心要点

  1. 时间序列预测面临动态性和事件驱动的挑战，传统方法难以有效利用外部信息。
  2. RAF框架通过检索相关时间序列样本并融入预测过程，增强了时间序列基础模型的性能。
  3. 实验表明，RAF在多个时间序列领域提高了预测精度，尤其是在大型TSFM中效果更佳。

📝 摘要（中文）

检索增强生成（RAG）是现代LLM系统的核心组成部分，尤其是在需要最新信息以准确响应用户查询或查询超出训练数据范围的情况下。时间序列基础模型（TSFM）的出现，如Chronos，以及在各种时间序列领域实现有效零样本预测性能的需求，引发了一个问题：RAG的优势是否同样适用于时间序列预测？本文认为，时间序列数据的动态和事件驱动特性使得RAG成为TSFM的关键组成部分，并提出了一种用于时间序列预测的原则性RAG框架，称为检索增强预测（RAF）。在RAF中，我们开发了用于检索相关时间序列示例并将其合并到预测中的有效策略。通过实验和机理研究，我们证明了RAF确实提高了各种时间序列领域的预测准确性，并且对于更大的TSFM尺寸，改进更为显著。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时间序列预测中，时间序列基础模型（TSFM）在面对动态和事件驱动的数据时，缺乏有效利用外部信息进行预测的问题。现有的时间序列预测方法，特别是零样本预测，往往难以适应新的时间序列领域，泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是将检索增强生成（RAG）的思想引入时间序列预测。通过检索与目标时间序列相关的历史时间序列样本，并将这些样本的信息融入到预测过程中，从而提高预测的准确性和鲁棒性。这种方法能够使模型更好地适应新的时间序列领域，提高零样本预测的性能。

技术框架：RAF（Retrieval Augmented Forecasting）框架主要包含以下几个阶段：1) 检索阶段：使用高效的检索策略，从时间序列数据库中检索与目标时间序列相似的相关时间序列样本。2) 融合阶段：将检索到的时间序列样本的信息融入到时间序列基础模型（TSFM）中，例如通过注意力机制或者其他融合方法。3) 预测阶段：使用融合了检索信息的时间序列基础模型进行预测。

关键创新：该论文的关键创新在于将RAG框架成功应用于时间序列预测领域，并提出了针对时间序列数据的检索和融合策略。与传统的RAG方法不同，该论文针对时间序列数据的特点，设计了特定的检索方法和融合机制，从而更好地利用了检索到的信息。

关键设计：在检索阶段，可以采用不同的相似度度量方法，例如动态时间规整（DTW）或者基于嵌入的相似度度量。在融合阶段，可以使用注意力机制将检索到的时间序列样本的信息融入到TSFM中。损失函数可以采用均方误差（MSE）或者其他适用于时间序列预测的损失函数。具体的网络结构取决于所使用的TSFM，例如可以是Transformer或者其他类型的神经网络。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RAF框架在多个时间序列领域都取得了显著的性能提升。具体来说，RAF在不同规模的TSFM上都表现出优于基线的预测精度，并且在较大的TSFM上，性能提升更为明显。这表明RAF能够有效地利用检索到的信息，提高TSFM的预测能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、能源、交通、医疗等多个时间序列预测领域。例如，在金融领域，可以利用RAF预测股票价格、交易量等；在能源领域，可以预测电力需求、风力发电量等；在交通领域，可以预测交通流量、车辆速度等。该研究有助于提高预测的准确性和可靠性，为决策提供更可靠的依据。

📄 摘要（原文）

Retrieval-augmented generation (RAG) is a central component of modern LLM systems, particularly in scenarios where up-to-date information is crucial for accurately responding to user queries or when queries exceed the scope of the training data. The advent of time-series foundation models (TSFM), such as Chronos, and the need for effective zero-shot forecasting performance across various time-series domains motivates the question: Do benefits of RAG similarly carry over to time series forecasting? In this paper, we advocate that the dynamic and event-driven nature of time-series data makes RAG a crucial component of TSFMs and introduce a principled RAG framework for time-series forecasting, called Retrieval Augmented Forecasting (RAF). Within RAF, we develop efficient strategies for retrieving related time-series examples and incorporating them into forecast. Through experiments and mechanistic studies, we demonstrate that RAF indeed improves the forecasting accuracy across diverse time series domains and the improvement is more significant for larger TSFM sizes.