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

MDMixer：用于长期时间序列预测的多尺度表征学习框架

🎯 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 多尺度表征学习 时间序列分析 MLP 动态权重分配

📋 核心要点

  1. 长期时间序列预测面临多粒度信息利用不足、通道特定属性忽略以及趋势和季节成分建模的挑战。
  2. MDMixer通过多尺度预测解耦复杂时序动态，并动态分配不同粒度信息的重要性，同时独立建模趋势和季节性成分。
  3. 实验结果表明，MDMixer在多个LTSF基准测试中，相较于TimeMixer，平均MAE性能提升了4.64%。

📝 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场景中具有广泛的应用。然而，由于时间序列中复杂的时序模式和固有的多尺度变化，准确预测长期变化极具挑战性。本文通过引入一种高效的基于MLP的预测框架，解决了LTSF中的关键问题，包括多粒度信息利用不足、忽略通道特定属性以及趋势和季节成分的独特性质。我们的方法通过跨各种尺度的清晰、并发预测，巧妙地解耦了复杂的时序动态。然后，通过一个动态分配来自不同粒度信息重要性的系统，巧妙地整合这些多尺度预测，该系统对各个通道特征敏感。为了管理时间模式的特定特征，采用双管齐下的结构来独立建模趋势和季节性元素。在八个LTSF基准上的实验结果表明，与最新的基于MLP的方法(TimeMixer)相比，MDMixer的平均MAE性能提高了4.64%，同时实现了训练效率和模型可解释性之间的有效平衡。

🔬 方法详解

问题定义：长期时间序列预测（LTSF）旨在预测未来较长时间范围内的时序数据。现有方法在处理LTSF问题时，通常难以有效利用多粒度信息，忽略了不同通道的特定属性，并且对趋势和季节性成分的建模不够精细，导致预测精度下降。

核心思路：MDMixer的核心思路是利用多尺度表征学习来解耦复杂的时序动态。通过在不同时间尺度上进行预测，模型能够捕捉到不同粒度的信息，并利用动态权重分配机制，根据通道的特性自适应地整合这些信息。同时，采用独立的结构来建模趋势和季节性成分，从而更准确地捕捉时间序列的整体变化趋势和周期性波动。

技术框架：MDMixer的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多尺度预测模块：在不同的时间尺度上生成预测结果。2) 动态权重分配模块：根据通道特性，动态地为不同尺度的预测结果分配权重。3) 趋势和季节性成分建模模块：分别对时间序列的趋势和季节性成分进行建模。最终，将各个模块的输出进行整合，得到最终的预测结果。

关键创新：MDMixer的关键创新在于其多尺度表征学习和动态权重分配机制。传统方法通常只关注单一时间尺度，而MDMixer能够同时捕捉不同尺度的信息，从而更全面地理解时间序列的动态变化。动态权重分配机制则能够根据通道的特性，自适应地调整不同尺度信息的重要性，从而提高预测精度。

关键设计：在多尺度预测模块中，采用了不同大小的卷积核来提取不同时间尺度的特征。动态权重分配模块使用了一个基于MLP的网络来学习不同尺度信息的权重。趋势和季节性成分建模模块则分别使用了线性回归和傅里叶变换等方法。损失函数方面，使用了MAE（平均绝对误差）作为主要的优化目标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MDMixer在八个长期时间序列预测基准测试中取得了显著的性能提升。与最先进的基于MLP的方法TimeMixer相比，MDMixer的平均MAE性能提高了4.64%。这表明MDMixer在处理复杂时序数据方面具有更强的能力，能够更准确地预测长期趋势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于能源消耗预测、天气预测、金融市场分析、供应链管理等领域。通过更准确的长期时间序列预测，可以帮助企业和机构做出更明智的决策，提高运营效率，降低风险，并为未来的发展提供更好的规划。

📄 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.