LLM-PS: Empowering Large Language Models for Time Series Forecasting with Temporal Patterns and Semantics

📄 arXiv: 2503.09656v1 📥 PDF

作者: Jialiang Tang, Shuo Chen, Chen Gong, Jing Zhang, Dacheng Tao

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

LLM-PS：通过时序模式与语义增强大语言模型用于时间序列预测

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

关键词: 时间序列预测 大语言模型 时序模式 语义提取 多尺度卷积神经网络

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的时间序列预测方法忽略了时间序列数据固有的时序模式和语义稀疏性，导致预测性能不佳。
  2. LLM-PS通过学习时间序列数据的模式和语义来增强LLM，利用多尺度卷积神经网络捕捉时序模式，并引入时间到文本模块提取语义。
  3. 实验结果表明，LLM-PS在短期和长期预测任务中均取得了state-of-the-art的性能，并在少样本和零样本设置下表现出色。

📝 摘要（中文）

时间序列预测(TSF)在金融规划和健康监测等众多实际领域至关重要。最近的研究表明，大语言模型(LLM)凭借其强大的上下文建模能力，在TSF方面具有巨大的潜力。然而，现有的基于LLM的方法通常表现欠佳，因为它们忽略了时间序列数据的内在特征。与LLM预训练中使用的文本数据不同，时间序列数据在语义上是稀疏的，并且包含独特的时序模式。为了解决这个问题，我们提出了LLM-PS，通过学习时间序列数据中的基本 extit{模式}和有意义的 extit{语义}来增强LLM用于TSF的能力。我们的LLM-PS包含一个新的多尺度卷积神经网络，擅长捕捉时间序列中的短期波动和长期趋势。同时，我们引入了一个时间到文本的模块，用于提取连续时间间隔而非孤立时间点上的有价值的语义。通过整合这些模式和语义，LLM-PS有效地建模了时间依赖关系，从而能够深入理解时间序列并提供准确的预测。大量的实验结果表明，LLM-PS在短期和长期预测任务以及少样本和零样本设置中均实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基于大语言模型（LLM）的时间序列预测方法忽略了时间序列数据本身的时序模式和语义信息，导致预测精度不高的问题。现有方法直接将LLM应用于时间序列数据，而忽略了时间序列数据与LLM预训练数据（文本）之间的差异，无法有效捕捉时间序列的内在规律。

核心思路：论文的核心思路是通过显式地学习和建模时间序列数据的时序模式和语义信息，并将这些信息融入到LLM中，从而提升LLM在时间序列预测任务上的性能。具体来说，论文设计了专门的模块来提取时序模式和语义信息，并将这些信息作为LLM的输入，引导LLM更好地理解时间序列数据。

技术框架：LLM-PS的整体框架包含两个主要模块：多尺度卷积神经网络（Multi-scale CNN）和时间到文本模块（Time-to-Text Module）。多尺度CNN用于捕捉时间序列中的短期波动和长期趋势，提取时序模式。时间到文本模块用于提取连续时间间隔上的语义信息，将时间序列数据转换为更易于LLM理解的文本表示。这两个模块提取的信息被整合后输入到LLM中进行预测。

关键创新：论文的关键创新在于同时考虑了时间序列数据的时序模式和语义信息，并设计了专门的模块来提取这些信息。与以往只关注时间序列数值本身的方法不同，LLM-PS尝试从语义层面理解时间序列数据，从而提升了预测的准确性。此外，时间到文本模块的设计也是一个创新点，它将连续的时间间隔映射到文本描述，使得LLM能够更好地利用时间信息。

关键设计：多尺度CNN使用了不同大小的卷积核来捕捉不同尺度的时序模式。时间到文本模块的设计细节（例如，如何将时间间隔映射到文本描述）在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。损失函数方面，论文可能使用了标准的预测损失函数（例如，均方误差），但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-PS在多个时间序列预测数据集上取得了state-of-the-art的性能，尤其是在长程预测和少样本学习场景下，性能提升显著。具体的数据提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

LLM-PS具有广泛的应用前景，可应用于金融市场的股票价格预测、能源消耗预测、医疗健康领域的生理信号预测、以及供应链管理中的需求预测等。该研究能够提升时间序列预测的准确性和效率，为相关领域的决策提供更可靠的依据，并可能推动基于LLM的时间序列分析技术的发展。

📄 摘要（原文）

Time Series Forecasting (TSF) is critical in many real-world domains like financial planning and health monitoring. Recent studies have revealed that Large Language Models (LLMs), with their powerful in-contextual modeling capabilities, hold significant potential for TSF. However, existing LLM-based methods usually perform suboptimally because they neglect the inherent characteristics of time series data. Unlike the textual data used in LLM pre-training, the time series data is semantically sparse and comprises distinctive temporal patterns. To address this problem, we propose LLM-PS to empower the LLM for TSF by learning the fundamental \textit{Patterns} and meaningful \textit{Semantics} from time series data. Our LLM-PS incorporates a new multi-scale convolutional neural network adept at capturing both short-term fluctuations and long-term trends within the time series. Meanwhile, we introduce a time-to-text module for extracting valuable semantics across continuous time intervals rather than isolated time points. By integrating these patterns and semantics, LLM-PS effectively models temporal dependencies, enabling a deep comprehension of time series and delivering accurate forecasts. Intensive experimental results demonstrate that LLM-PS achieves state-of-the-art performance in both short- and long-term forecasting tasks, as well as in few- and zero-shot settings.