EXCON: Extreme Instance-based Contrastive Representation Learning of Severely Imbalanced Multivariate Time Series for Solar Flare Prediction
作者: Onur Vural, Shah Muhammad Hamdi, Soukaina Filali Boubrahimi
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-11-18
备注: This work has been accepted at the 2024 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2024) on October 27, 2024, as a main conference paper
💡 一句话要点
EXCON：基于极端实例对比学习的太阳耀斑预测方法，解决严重不平衡多元时间序列问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 太阳耀斑预测 多元时间序列 对比学习 类别不平衡 表示学习
📋 核心要点
- 太阳耀斑预测面临严重类别不平衡问题，传统方法易过拟合到多数类，导致预测性能下降。
- EXCON框架通过对比学习，拉近同类实例，推远异类实例，从而学习更具区分性的时间序列表示。
- 实验表明，EXCON在太阳耀斑数据集和多个时间序列数据集上均显著提升了分类性能。
📝 摘要（中文）
在太阳物理研究中，预测太阳耀斑至关重要，因为它可能对空间系统和地球基础设施产生重大影响。来自太阳活动区的磁场数据由太阳成像天文台记录，并转换为多元时间序列，从而能够使用基于时间窗口的分析进行太阳耀斑预测。在多元时间序列驱动的太阳耀斑预测领域，采用有效策略解决严重的类别不平衡问题，进行多元时间序列表示学习是开发稳健预测模型的关键。传统方法通常难以在预测任务中过度拟合到多数类，因为主要的太阳耀斑很少发生。本文提出了一种对比表示学习框架EXCON，旨在提高这种不平衡情况下的分类性能。EXCON通过四个阶段运行：从多元时间序列数据中获取核心特征；为每个类选择独特的对比表示，以最大化类间分离；训练具有自定义极端重建损失的时间特征嵌入模块，以最小化类内变化；并将分类器应用于学习到的嵌入以进行稳健的分类。所提出的方法利用对比学习原则，在特征空间中将相似的实例映射得更近，同时拉开不相似的实例，这种策略在太阳耀斑预测任务中尚未得到广泛探索。这种方法不仅解决了类别不平衡问题，还提供了一种适用于二元和多类分类问题的单变量和多元时间序列的通用解决方案。实验结果，包括在基准太阳耀斑数据集和具有二元和多类标签的多个时间序列存档数据集上的评估，证明了EXCON在提高分类性能方面的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决太阳耀斑预测中，由于正负样本极度不平衡，传统机器学习方法容易过拟合到负样本，导致对正样本（即太阳耀斑）的预测能力不足的问题。现有方法难以有效提取和利用正样本的信息，无法学习到具有区分性的时间序列表示。
核心思路：论文的核心思路是利用对比学习，通过构建正负样本对，学习一个嵌入空间，使得同类样本在该空间中距离更近，异类样本距离更远。这样可以增强模型对少数类（太阳耀斑）的识别能力，从而提高预测精度。
技术框架：EXCON框架包含四个主要阶段：1) 特征提取：从多元时间序列数据中提取核心特征。2) 对比表示选择：为每个类别选择具有代表性的对比表示，以最大化类间距离。3) 时间特征嵌入：使用自定义的极端重建损失训练时间特征嵌入模块，以最小化类内距离。4) 分类：将学习到的嵌入输入分类器进行分类。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将对比学习应用于太阳耀斑预测任务，并设计了定制的极端重建损失函数，以更好地处理类别不平衡问题。与现有方法相比，EXCON能够更有效地学习到具有区分性的时间序列表示，从而提高对少数类别的预测能力。
关键设计：EXCON的关键设计包括：1) 对比表示选择策略：具体选择策略未知，但目的是选择最具代表性的样本作为对比学习的锚点。2) 极端重建损失函数：该损失函数的设计目标是最小化类内差异，同时最大化类间差异，从而学习到更具区分性的嵌入。具体函数形式未知。3) 时间特征嵌入模块：该模块的具体网络结构未知，但其作用是将时间序列特征映射到嵌入空间。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EXCON在基准太阳耀斑数据集和多个时间序列数据集上进行了评估，实验结果表明，EXCON能够显著提高分类性能。具体的性能提升数据未知，但论文强调了其在处理类别不平衡问题方面的有效性，并证明了其在不同数据集上的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于太阳耀斑的早期预警，为空间天气预报提供更准确的依据，从而减少太阳耀斑对卫星、通信系统和地球电网等基础设施的潜在危害。此外，该方法也可推广到其他具有类别不平衡特性的时间序列预测问题，如金融欺诈检测、医疗诊断等领域。
📄 摘要（原文）
In heliophysics research, predicting solar flares is crucial due to their potential to impact both space-based systems and Earth's infrastructure substantially. Magnetic field data from solar active regions, recorded by solar imaging observatories, are transformed into multivariate time series to enable solar flare prediction using temporal window-based analysis. In the realm of multivariate time series-driven solar flare prediction, addressing severe class imbalance with effective strategies for multivariate time series representation learning is key to developing robust predictive models. Traditional methods often struggle with overfitting to the majority class in prediction tasks where major solar flares are infrequent. This work presents EXCON, a contrastive representation learning framework designed to enhance classification performance amidst such imbalances. EXCON operates through four stages: obtaining core features from multivariate time series data; selecting distinctive contrastive representations for each class to maximize inter-class separation; training a temporal feature embedding module with a custom extreme reconstruction loss to minimize intra-class variation; and applying a classifier to the learned embeddings for robust classification. The proposed method leverages contrastive learning principles to map similar instances closer in the feature space while distancing dissimilar ones, a strategy not extensively explored in solar flare prediction tasks. This approach not only addresses class imbalance but also offers a versatile solution applicable to univariate and multivariate time series across binary and multiclass classification problems. Experimental results, including evaluations on the benchmark solar flare dataset and multiple time series archive datasets with binary and multiclass labels, demonstrate EXCON's efficacy in enhancing classification performance.