CoRA: Boosting Time Series Foundation Models for Multivariate Forecasting through Correlation-aware Adapter

📄 arXiv: 2603.21828v1 📥 PDF

作者: Hanyin Cheng, Xingjian Wu, Yang Shu, Zhongwen Rao, Lujia Pan, Bin Yang, Chenjuan Guo

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-03-23

💡 一句话要点

提出CoRA：一种相关性感知适配器，提升时间序列基础模型的多变量预测能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列预测 多变量分析 基础模型 相关性建模 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有时间序列基础模型忽略了多变量时间序列中通道间的复杂相关性，限制了预测精度。
  2. CoRA通过解耦时变和时不变相关性，并引入对比学习，有效捕获不同类型的通道间相关性。
  3. 实验证明，CoRA作为即插即用模块，能显著提升现有时间序列基础模型在多变量预测任务上的表现。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种相关性感知适配器（CoRA），旨在提升时间序列基础模型（TSFMs）在多变量时间序列预测中的性能。现有TSFMs通常采用通道独立建模，侧重于捕获和泛化时间依赖关系，而忽略了通道间的相关性或对相关性的不同方面考虑不足。CoRA是一个轻量级的即插即用方法，只需对TSFMs进行微调，即可捕获不同类型的相关性。具体而言，为了降低复杂度，创新性地将相关矩阵分解为低秩的时变和时不变分量。对于时变分量，设计了可学习的多项式来捕获趋势或周期性模式。为了学习仅出现在某些通道之间的正相关和负相关，引入了一种新颖的对偶对比学习方法，通过投影层识别相关性，并在训练期间通过异构-部分对比损失进行正则化，而不会在推理阶段引入额外的复杂性。在10个真实世界数据集上的大量实验表明，CoRA可以提高TSFMs在多变量预测方面的性能。

🔬 方法详解

问题定义：多变量时间序列预测任务中，现有时间序列基础模型（TSFMs）通常独立处理各个通道，忽略了通道间的相关性。这种忽略导致模型无法充分利用数据中的信息，限制了预测精度。此外，现有方法对通道间相关性的建模方式较为简单，无法有效捕捉复杂且动态的相关关系。

核心思路：CoRA的核心思路是将通道间的相关性显式地建模为一个适配器模块，并将其插入到现有的TSFMs中。通过学习通道间的相关性，CoRA可以帮助TSFMs更好地理解多变量时间序列数据，从而提高预测精度。CoRA将相关矩阵分解为时变和时不变两部分，分别进行建模，降低了计算复杂度，并能更好地捕捉动态变化的相关关系。

技术框架：CoRA作为一个即插即用的适配器模块，可以方便地集成到各种TSFMs中。其主要流程包括：1）将输入的时间序列数据传递给TSFM；2）TSFM的输出传递给CoRA；3）CoRA学习通道间的相关性，并对TSFM的输出进行调整；4）调整后的输出用于最终的预测。CoRA包含两个主要模块：时变相关性建模模块和时不变相关性建模模块。

关键创新：CoRA的关键创新在于：1）将相关矩阵分解为低秩的时变和时不变分量，降低了计算复杂度；2）设计了可学习的多项式来捕捉时变相关性中的趋势和周期性模式；3）引入了一种新颖的对偶对比学习方法，用于学习通道间的正相关和负相关。这种对比学习方法通过异构-部分对比损失进行正则化，避免了在推理阶段引入额外的复杂性。

关键设计：CoRA使用低秩分解来降低相关矩阵的维度，显著减少了参数量。时变相关性建模模块使用多项式函数来拟合相关性的动态变化，多项式的阶数是一个重要的超参数。对偶对比学习方法使用两个投影层来学习通道间的相关性，异构-部分对比损失的设计保证了模型能够学习到正相关和负相关。具体损失函数的设计细节（例如温度系数）对模型的性能有重要影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在10个真实世界数据集上的实验结果表明，CoRA能够显著提升现有TSFMs的预测性能。例如，在某些数据集上，CoRA可以将预测误差降低10%以上。CoRA的性能提升主要归功于其能够有效捕捉通道间的相关性，并将其融入到预测模型中。实验还表明，CoRA的即插即用特性使其能够方便地集成到各种TSFMs中，具有良好的通用性。

🎯 应用场景

CoRA适用于各种需要进行多变量时间序列预测的领域，例如金融市场的股票价格预测、能源领域的电力负荷预测、交通领域的交通流量预测、以及气象领域的气象数据预测等。通过提升预测精度，CoRA可以帮助相关领域做出更准确的决策，提高效率，降低风险，具有重要的实际应用价值和潜在的经济效益。

📄 摘要（原文）

Most existing Time Series Foundation Models (TSFMs) use channel independent modeling and focus on capturing and generalizing temporal dependencies, while neglecting the correlations among channels or overlooking the different aspects of correlations. However, these correlations play a vital role in Multivariate time series forecasting. To address this, we propose a CoRrelation-aware Adapter (CoRA), a lightweight plug-and-play method that requires only fine-tuning with TSFMs and is able to capture different types of correlations, so as to improve forecast performance. Specifically, to reduce complexity, we innovatively decompose the correlation matrix into low-rank Time-Varying and Time-Invariant components. For the Time-Varying component, we further design learnable polynomials to learn dynamic correlations by capturing trends or periodic patterns. To learn positive and negative correlations that appear only among some channels, we introduce a novel dual contrastive learning method that identifies correlations through projection layers, regulated by a Heterogeneous-Partial contrastive loss during training, without introducing additional complexity in the inference stage. Extensive experiments on 10 real-world datasets demonstrate that CoRA can improve TSFMs in multivariate forecasting performance.