LeForecast: Enterprise Hybrid Forecast by Time Series Intelligence
作者: Zheng Tan, Yiwen Nie, Wenfa Wu, Guanyu Zhang, Yanze Liu, Xinyuan Tian, Kailin Gao, Mengya Liu, Qijiang Cheng, Haipeng Jiang, Yingzheng Ma, Wei Zheng, Yuci Zhu, Yuanyuan Sun, Xiangyu Lei, Xiyu Guan, Wanqing Huang, Shouming Liu, Xiangquan Meng, Pengzhan Qu, Chao Yang, Jiaxuan Fan, Yuan He, Hongsheng Qi, Yangzhou Du
分类: cs.LG, cs.AI, cs.ET
发布日期: 2025-03-27
💡 一句话要点
LeForecast：面向企业级混合预测的时间序列智能平台
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列预测 企业智能平台 混合模型 多模态模型 模型融合 基础模型 工业应用
📋 核心要点
- 现有时间序列预测方法难以有效解释复杂业务环境，且建模效率和泛化能力存在挑战。
- LeForecast平台集成了时间序列数据和多源信息的高级解释，并采用三支柱建模引擎。
- 实验表明，LeForecast平台在工业用例中表现出高效且具有竞争力的性能。
📝 摘要（中文）
工业领域对多学科预测的需求激增，各行各业需要规划和预测来简化智能业务管理，例如需求预测、产品规划、库存优化等。这些任务需要智能方法从顺序收集的历史数据中学习，并预测最可能的趋势，即时间序列预测。其挑战在于解释复杂的业务环境以及建模的效率和泛化性。为了实现此类目的的预训练基础模型，鉴于大型基础模型在大量任务中的显著成功，我们发布了LeForecast，这是一个为时间序列任务量身定制的企业智能平台。它集成了对时间序列数据和多源信息的高级解释，以及一个结合大型基础模型（Le-TSFM）、多模态模型和混合模型的三支柱建模引擎，以获得洞察力，预测或推断未来，然后推动企业运营中多个部门的优化。该框架由模型池、模型分析模块和两种不同的融合方法组成，涉及原始模型架构。实验结果验证了我们的试验融合概念的效率：基于路由器的融合网络以及大型和小型模型的协调，从而导致模型冗余开发和维护的高成本。这项工作回顾了LeForecast的部署及其在三个工业用例中的性能。我们全面的实验表明，LeForecast是一个深刻而实用的平台，可实现高效且具有竞争力的性能。我们希望这项工作能够启发时间序列技术的研究和应用，从而加速企业发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决企业级时间序列预测问题，特别是如何高效、泛化地对复杂业务环境下的时间序列数据进行建模和预测。现有方法在处理复杂业务场景时，难以有效提取关键特征，且模型训练和部署成本较高。
核心思路：论文的核心思路是构建一个企业级时间序列智能平台LeForecast，该平台通过集成多源信息和采用混合建模方法，提高预测的准确性和效率。LeForecast利用大型基础模型（Le-TSFM）、多模态模型和混合模型，充分利用不同模型的优势，从而更好地适应各种业务场景。
技术框架：LeForecast平台主要由三个部分组成：1) 数据集成模块，负责收集和处理来自不同来源的时间序列数据和多源信息；2) 三支柱建模引擎，包含大型基础模型（Le-TSFM）、多模态模型和混合模型，用于生成不同的预测结果；3) 模型融合模块，采用基于路由器的融合网络和大小模型协调机制，将不同模型的预测结果进行融合，得到最终的预测结果。
关键创新：LeForecast的关键创新在于其混合建模方法和模型融合策略。通过结合大型基础模型、多模态模型和混合模型，LeForecast能够充分利用不同模型的优势，提高预测的准确性和鲁棒性。此外，基于路由器的融合网络和大小模型协调机制能够有效地融合不同模型的预测结果，进一步提高预测性能。
关键设计：在模型融合模块中，论文提出了基于路由器的融合网络，该网络根据输入数据的特征动态选择合适的模型进行预测。此外，论文还采用了大小模型协调机制，将大型基础模型的全局信息和小模型的局部信息相结合，从而提高预测的准确性。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LeForecast平台在三个工业用例中表现出高效且具有竞争力的性能。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但论文强调，LeForecast平台能够实现高效且具有竞争力的性能。
🎯 应用场景
LeForecast平台可广泛应用于企业级时间序列预测场景，如需求预测、产品规划、库存优化等。通过提高预测的准确性和效率，LeForecast可以帮助企业优化运营，降低成本，提高盈利能力。该平台有望加速时间序列技术在企业中的应用，推动企业智能化转型。
📄 摘要（原文）
Demand is spiking in industrial fields for multidisciplinary forecasting, where a broad spectrum of sectors needs planning and forecasts to streamline intelligent business management, such as demand forecasting, product planning, inventory optimization, etc. Specifically, these tasks expecting intelligent approaches to learn from sequentially collected historical data and then foresee most possible trend, i.e. time series forecasting. Challenge of it lies in interpreting complex business contexts and the efficiency and generalisation of modelling. With aspirations of pre-trained foundational models for such purpose, given their remarkable success of large foundation model across legions of tasks, we disseminate \leforecast{}, an enterprise intelligence platform tailored for time series tasks. It integrates advanced interpretations of time series data and multi-source information, and a three-pillar modelling engine combining a large foundation model (Le-TSFM), multimodal model and hybrid model to derive insights, predict or infer futures, and then drive optimisation across multiple sectors in enterprise operations. The framework is composed by a model pool, model profiling module, and two different fusion approaches regarding original model architectures. Experimental results verify the efficiency of our trail fusion concepts: router-based fusion network and coordination of large and small models, resulting in high costs for redundant development and maintenance of models. This work reviews deployment of LeForecast and its performance in three industrial use cases. Our comprehensive experiments indicate that LeForecast is a profound and practical platform for efficient and competitive performance. And we do hope that this work can enlighten the research and grounding of time series techniques in accelerating enterprise.