A Multi-scale Representation Learning Framework for Long-Term Time Series Forecasting

📄 arXiv: 2505.08199v2 📥 PDF

作者: Boshi Gao, Qingjian Ni, Fanbo Ju, Yu Chen, Ziqi Zhao

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-13 (更新: 2025-05-16)

💡 一句话要点

提出多尺度表示学习框架以解决长期时间序列预测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 长期时间序列预测 多尺度学习 基于MLP的框架 动态信息整合 趋势建模 季节性建模 预测准确性 模型可解释性

📋 核心要点

  1. 现有方法在长期时间序列预测中未能充分利用多粒度信息，且忽视了通道特定的属性。
  2. 本文提出了一种基于MLP的框架，能够独立建模趋势和季节成分，并动态整合多尺度预测结果。
  3. 实验结果显示，MDMixer在MAE性能上提升了4.64%，并在训练效率与可解释性之间取得了良好平衡。

📝 摘要（中文）

长期时间序列预测（LTSF）在能源消耗和天气预测等实际应用中具有广泛的实用性。然而，由于时间序列中复杂的时间模式和固有的多尺度变化，准确预测长期变化面临挑战。本文通过引入一种高效的基于多层感知器（MLP）的预测框架，解决了LTSF中的关键问题，包括多粒度信息的次优利用、忽视通道特定属性以及趋势和季节成分的独特性。我们的模型能够清晰地解耦复杂的时间动态，并在不同尺度上进行并行预测。这些多尺度预测通过一个动态分配重要性的信息整合系统进行有效融合，敏感于各个通道的特征。实验结果表明，MDMixer在八个LTSF基准测试中相比于最新的基于MLP的方法（TimeMixer）平均降低了4.64%的MAE，同时在训练效率和模型可解释性之间取得了有效平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长期时间序列预测中的复杂时间模式和多尺度变化问题。现有方法未能充分利用多粒度信息，导致预测性能不足。

核心思路：提出的框架通过独立建模趋势和季节成分，利用多层感知器（MLP）有效解耦复杂的时间动态，并在不同尺度上进行并行预测，从而提升预测准确性。

技术框架：整体架构包括多尺度预测模块和动态信息整合系统。多尺度预测模块负责生成不同粒度的预测，而动态信息整合系统则根据通道特征分配各个预测的重要性。

关键创新：MDMixer的主要创新在于其动态整合机制，能够根据不同通道的特性灵活调整信息的重要性，这与现有方法的静态处理方式形成鲜明对比。

关键设计：模型采用了特定的损失函数以优化多尺度预测的准确性，同时在网络结构上设计了适应性强的模块，以便于捕捉时间序列中的趋势和季节性特征。通过这些设计，模型在训练效率和可解释性上取得了良好平衡。

📊 实验亮点

在八个长期时间序列预测基准测试中，MDMixer相比于最新的基于MLP的方法（TimeMixer）平均降低了4.64%的MAE，显示出显著的性能提升。此外，该模型在训练效率和可解释性方面也表现出色，具有较高的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括能源管理、气候预测、金融市场分析等。通过提高长期时间序列预测的准确性，能够为决策提供更可靠的数据支持，进而推动智能决策系统的发展。未来，该框架有望在更多实际场景中得到应用，提升各行业的预测能力。

📄 摘要（原文）

Long-term time series forecasting (LTSF) offers broad utility in practical settings like energy consumption and weather prediction. Accurately predicting long-term changes, however, is demanding due to the intricate temporal patterns and inherent multi-scale variations within time series. This work confronts key issues in LTSF, including the suboptimal use of multi-granularity information, the neglect of channel-specific attributes, and the unique nature of trend and seasonal components, by introducing a proficient MLP-based forecasting framework. Our method adeptly disentangles complex temporal dynamics using clear, concurrent predictions across various scales. These multi-scale forecasts are then skillfully integrated through a system that dynamically assigns importance to information from different granularities, sensitive to individual channel characteristics. To manage the specific features of temporal patterns, a two-pronged structure is utilized to model trend and seasonal elements independently. Experimental results on eight LTSF benchmarks demonstrate that MDMixer improves average MAE performance by 4.64% compared to the recent state-of-the-art MLP-based method (TimeMixer), while achieving an effective balance between training efficiency and model interpretability.