Zero-shot Multivariate Time Series Forecasting Using Tabular Prior Fitted Networks

📄 arXiv: 2604.08400v1 📥 PDF

作者: Mayuka Jayawardhana, Nihal Sharma, Kazem Meidani, Bayan Bruss, Tom Goldstein, Doron Bergman

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-04-09

💡 一句话要点

提出基于表格先验拟合网络的零样本多元时间序列预测框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多元时间序列预测 表格基础模型 零样本学习 TabPFN 标量回归

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多元时间序列预测问题时，通常将其分解为多个独立的单变量时间序列预测子问题，忽略了通道间的相互作用。
  2. 论文将多元时间序列预测问题转化为一系列标量回归问题，利用表格基础模型（如TabPFN）的零样本学习能力进行预测。
  3. 实验结果表明，使用TabPFN-TS作为骨干网络的该方法，在多元时间序列预测任务上能够与当前最先进的表格方法相媲美。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于表格基础模型的多元时间序列预测通用框架。该框架将多元时间序列预测问题转化为一系列标量回归问题，从而可以使用任何具有回归能力的表格基础模型进行零样本预测。论文使用TabPFN-TS作为骨干网络，并将其性能与当前最先进的表格方法进行了比较，实验结果表明该方法具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多元时间序列预测问题，现有方法通常将多元时间序列分解为多个独立的单变量时间序列进行预测，忽略了不同变量之间的相互依赖关系，导致预测精度受限。此外，针对特定时间序列设计的模型泛化能力较弱。

核心思路：论文的核心思路是将多元时间序列预测问题重新建模为一系列标量回归问题。通过这种方式，可以将任何具有回归能力的表格基础模型应用于时间序列预测，而无需针对时间序列数据进行专门设计或训练。这种方法利用了表格基础模型的零样本学习能力，使其能够泛化到新的时间序列数据集。

技术框架：该框架主要包含以下几个步骤：1) 将多元时间序列数据进行预处理，使其符合表格数据的格式。2) 将多元时间序列预测问题分解为一系列标量回归问题，每个回归问题预测一个时间步长的单个变量。3) 使用表格基础模型（如TabPFN-TS）对每个标量回归问题进行零样本预测。4) 将所有标量回归问题的预测结果组合起来，得到最终的多元时间序列预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于将多元时间序列预测问题转化为一系列标量回归问题，从而能够利用表格基础模型的零样本学习能力。与现有方法相比，该方法无需针对时间序列数据进行专门设计或训练，具有更强的泛化能力。此外，该方法能够有效地利用多元时间序列中不同变量之间的相互依赖关系。

关键设计：论文中使用了TabPFN-TS作为表格基础模型的骨干网络。TabPFN-TS是一种基于先验数据拟合网络的表格基础模型，具有强大的零样本学习能力。具体来说，TabPFN-TS通过在大量合成数据集上进行预训练，学习到了一种通用的表格数据表示，从而能够泛化到新的表格数据集。在多元时间序列预测任务中，TabPFN-TS被用于预测每个标量回归问题的目标值。论文中没有明确提及损失函数和网络结构的具体细节，这些细节取决于所使用的表格基础模型（TabPFN-TS）的内部实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文使用TabPFN-TS作为骨干网络，在多元时间序列预测任务上取得了与当前最先进的表格方法相媲美的性能。虽然论文中没有给出具体的性能数据和提升幅度，但强调了该方法在零样本学习方面的优势，表明其具有较强的泛化能力和应用潜力。未来的工作可以进一步量化该方法在不同数据集上的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融、交通、能源等多个领域的时间序列预测任务。例如，在金融领域，可以用于预测股票价格、汇率等；在交通领域，可以用于预测交通流量、车辆速度等；在能源领域，可以用于预测电力负荷、风力发电量等。该方法具有零样本学习能力，可以快速部署到新的应用场景中，降低了模型开发和维护成本。

📄 摘要（原文）

Tabular foundation models, particularly Prior-data Fitted Networks like TabPFN have emerged as the leading contender in a myriad of tasks ranging from data imputation to label prediction on the tabular data format surpassing the historical successes of tree-based models. This has led to investigations on their applicability to forecasting time series data which can be formulated as a tabular problem. While recent work to this end has displayed positive results, most works have limited their treatment of multivariate time series problems to several independent univariate time series forecasting subproblems, thus ignoring any inter-channel interactions. Overcoming this limitation, we introduce a generally applicable framework for multivariate time series forecasting using tabular foundation models. We achieve this by recasting the multivariate time series forecasting problem as a series of scalar regression problems which can then be solved zero-shot by any tabular foundation model with regression capabilities. We present results of our method using the TabPFN-TS backbone and compare performance with the current state of the art tabular methods.