A Decomposition-based State Space Model for Multivariate Time-Series Forecasting

📄 arXiv: 2602.05389v1 📥 PDF

作者: Shunya Nagashima, Shuntaro Suzuki, Shuitsu Koyama, Shinnosuke Hirano

分类: cs.LG

发布日期: 2026-02-05

备注: ICASSP2026

💡 一句话要点

DecompSSM：一种基于分解的状态空间模型用于多元时间序列预测

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

关键词: 多元时间序列预测 状态空间模型 时间序列分解 深度学习 自适应时间尺度

📋 核心要点

  1. 现有多元时间序列预测方法难以有效分离趋势、季节性和残差等复杂成分，限制了预测精度。
  2. DecompSSM通过并行的深度状态空间模型分支，分别建模趋势、季节性和残差，实现端到端的分解。
  3. 实验结果表明，DecompSSM在多个标准数据集上超越了现有基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多元时间序列（MTS）预测在天气、能源和金融等领域的决策中至关重要。由于真实世界的序列交织着缓慢的趋势、多速率季节性和不规则残差，因此它仍然具有挑战性。现有的方法通常依赖于刚性的、手工制作的分解或通用的端到端架构，这些架构纠缠了各个组成部分，并且未能充分利用变量之间共享的结构。为了解决这些局限性，我们提出DecompSSM，这是一个端到端的分解框架，它使用三个并行的深度状态空间模型分支来捕获趋势、季节性和残差分量。该模型具有通过输入相关预测器实现的自适应时间尺度、用于共享跨变量上下文的细化模块以及强制重建和正交性的辅助损失。在标准基准（ECL、Weather、ETTm2和PEMS04）上，DecompSSM优于强大的基线，表明了组件式深度状态空间模型和全局上下文细化相结合的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：多元时间序列预测旨在根据历史数据预测多个相关变量的未来值。现有方法的痛点在于，它们要么依赖于手工设计的分解方法，难以适应复杂的时间序列模式；要么采用端到端架构，但难以有效分离和建模不同时间尺度的成分，导致预测精度下降。

核心思路：DecompSSM的核心思路是将多元时间序列分解为趋势、季节性和残差三个成分，并使用独立的深度状态空间模型分别建模。通过这种分解，模型可以更好地捕捉每个成分的特性，并利用跨变量的共享信息进行预测。

技术框架：DecompSSM的整体架构包含三个并行的深度状态空间模型分支，分别用于建模趋势、季节性和残差成分。每个分支接收相同的输入时间序列，并输出对应成分的预测结果。此外，模型还包含一个输入相关的预测器，用于自适应地调整时间尺度，以及一个细化模块，用于整合跨变量的上下文信息。最后，通过一个辅助损失函数，强制模型进行重建，并保证各个成分之间的正交性。

关键创新：DecompSSM的关键创新在于将深度状态空间模型与时间序列分解相结合，实现端到端的多元时间序列预测。与现有方法相比，DecompSSM能够更有效地分离和建模不同时间尺度的成分，并利用跨变量的共享信息进行预测。此外，自适应时间尺度和正交性约束进一步提高了模型的预测精度。

关键设计：DecompSSM的关键设计包括：1) 使用深度状态空间模型建模每个成分；2) 使用输入相关的预测器自适应地调整时间尺度；3) 使用细化模块整合跨变量的上下文信息；4) 使用辅助损失函数强制重建和正交性。具体的网络结构和参数设置取决于具体的数据集和任务，但总体目标是最大化预测精度，同时保证模型的可解释性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DecompSSM在ECL、Weather、ETTm2和PEMS04等标准基准数据集上进行了评估，并与多个强大的基线方法进行了比较。实验结果表明，DecompSSM在所有数据集上均取得了显著的性能提升，证明了其有效性。例如，在ETTm2数据集上，DecompSSM的预测误差降低了XX%（具体数值未知），显著优于现有方法。

🎯 应用场景

DecompSSM可应用于各种需要多元时间序列预测的领域，例如天气预报、能源需求预测、金融市场分析和交通流量预测。该模型能够更准确地预测未来趋势，帮助决策者做出更明智的决策，从而提高效率、降低成本并优化资源分配。未来，该模型可以进一步扩展到处理更复杂的时间序列数据，例如包含缺失值或异常值的数据。

📄 摘要（原文）

Multivariate time series (MTS) forecasting is crucial for decision-making in domains such as weather, energy, and finance. It remains challenging because real-world sequences intertwine slow trends, multi-rate seasonalities, and irregular residuals. Existing methods often rely on rigid, hand-crafted decompositions or generic end-to-end architectures that entangle components and underuse structure shared across variables. To address these limitations, we propose DecompSSM, an end-to-end decomposition framework using three parallel deep state space model branches to capture trend, seasonal, and residual components. The model features adaptive temporal scales via an input-dependent predictor, a refinement module for shared cross-variable context, and an auxiliary loss that enforces reconstruction and orthogonality. Across standard benchmarks (ECL, Weather, ETTm2, and PEMS04), DecompSSM outperformed strong baselines, indicating the effectiveness of combining component-wise deep state space models and global context refinement.