TimeFound: A Foundation Model for Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2503.04118v1 📥 PDF

作者: Congxi Xiao, Jingbo Zhou, Yixiong Xiao, Xinjiang Lu, Le Zhang, Hui Xiong

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-06

💡 一句话要点

TimeFound：用于时间序列预测的Transformer基础模型，实现零样本预测。

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

关键词: 时间序列预测 基础模型 Transformer 零样本学习 多分辨率分析

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测模型泛化能力弱，难以适应不同领域的数据分布。
  2. TimeFound采用多分辨率分片策略和Transformer架构，学习时间序列数据的通用表示。
  3. 实验表明，TimeFound在零样本预测任务上，性能优于现有时间序列基础模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了TimeFound，一个基于Transformer的编码器-解码器结构的时间序列基础模型，用于开箱即用的零样本预测。为了处理来自各个领域的时间序列数据，TimeFound采用了一种多分辨率分片策略，以捕获多个尺度上的复杂时间模式。我们使用包含真实世界和合成数据集的大型时间序列语料库，对我们的模型进行了两种规模（200M和710M参数）的预训练。在跨不同领域和预测范围的一系列未见数据集上的实证评估表明，与最先进的时间序列基础模型相比，TimeFound可以实现卓越或具有竞争力的零样本预测性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时间序列预测中的零样本泛化问题。现有方法通常针对特定领域或数据集进行优化，难以直接应用于未见过的数据集，需要大量的领域知识和重新训练。这限制了时间序列预测模型在实际应用中的灵活性和效率。

核心思路：TimeFound的核心思路是利用大规模时间序列数据进行预训练，学习通用的时间序列表示。通过多分辨率分片策略，模型能够捕获不同时间尺度上的模式，从而更好地适应不同频率和长度的时间序列数据。Transformer架构则提供了强大的建模能力，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。

技术框架：TimeFound采用编码器-解码器Transformer架构。编码器负责将输入的时间序列数据转换为潜在表示，解码器则基于该表示生成预测结果。多分辨率分片模块位于编码器之前，用于将原始时间序列分解为不同尺度的片段。模型首先在大规模时间序列语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调或直接进行零样本预测。

关键创新：TimeFound的关键创新在于其多分辨率分片策略和大规模预训练方法。多分辨率分片允许模型同时学习不同时间尺度上的模式，提高了模型对不同类型时间序列数据的适应性。大规模预训练则使模型能够学习到通用的时间序列表示，从而实现零样本预测。

关键设计：TimeFound使用了两种规模的模型（200M和710M参数）。损失函数未知。多分辨率分片模块的具体实现细节未知。预训练数据集包含真实世界和合成数据集，具体构成未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TimeFound在多个未见数据集上进行了零样本预测实验，结果表明其性能优于或与最先进的时间序列基础模型相当。具体性能数据和对比基线未在摘要中详细说明，但强调了TimeFound在不同领域和预测范围内的有效性。这表明TimeFound具有良好的泛化能力和实用价值。

🎯 应用场景

TimeFound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、医疗健康监测等。其零样本预测能力降低了模型部署的成本和难度，使得时间序列预测技术能够更广泛地应用于实际问题中。未来，可以进一步探索TimeFound在异常检测、模式识别等时间序列分析任务中的应用。

📄 摘要（原文）

We present TimeFound, an encoder-decoder transformer-based time series foundation model for out-of-the-box zero-shot forecasting. To handle time series data from various domains, TimeFound employs a multi-resolution patching strategy to capture complex temporal patterns at multiple scales. We pre-train our model with two sizes (200M and 710M parameters) on a large time-series corpus comprising both real-world and synthetic datasets. Over a collection of unseen datasets across diverse domains and forecasting horizons, our empirical evaluations suggest that TimeFound can achieve superior or competitive zero-shot forecasting performance, compared to state-of-the-art time series foundation models.