超越Transformer，全面升级！MIT等华人团队发布通用时序TimeMixer++架构，8项任务全面领先

新智元2024-10-29

【新智元导读】TimeMixer++是一个创新的时间序列分析模型，通过多尺度和多分辨率的方法在多个任务上超越了现有模型，展示了时间序列分析的新视角，在预测和分类等任务带来了更高的准确性和灵活性。在数据驱动的时代，时间序列分析成为了许多领域中不可或缺的一部分，比如气象预测、医学症状分类、航天器的异常检测、以及传感器数据中缺失数据的填充等等，这些应用具体涉及到时间序列预测、分类、异常检测、缺失值填充等...

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Multi-Resolution Time Imaging (MRTI）：MRTI负责根据频域信息，将时序进行多尺度、多周期的折叠，从而得到多组时序图。2. Time Image Decomposition (TID）：TID通过横轴和纵轴两个轴向的注意力机制，从每一个时序图中解耦季节-趋势，得到季节图和趋势图。3. Multi-Scale Mixing (MCM)：MCM负责将不同尺度上的季节图和趋势图分别进行混合，鉴于图的形式，论文采用了卷积和反卷积的操作。MCM以季节和趋势混合为动力，将季节图由细粒度到粗粒度逐步聚合，并利用较粗尺度的先验知识深入挖掘宏观趋势信息，最终实现过去信息提取中的多尺度混合。对趋势图，则采用由粗粒度到细粒度的逐步聚合。模型效果为了验证TimeMixer++的性能，作者在包含长程预测，短程预测，时序分类，异常检测，填充，少样本/零样本预测等8个时序主流任务上进行测试。实验结果表明，TimeMixer++在多个指标上全面超越了当前最先进的Transformer模型，具体表现如下：在长程时序预测中，TimeMixer++在9/12的指标上超越了近几年的预测模型。在单变量和多变量的短程预测任务中，TimeMixer++全方位超越了近几年的其他模型。在缺失值填充任务中，TimeMixer++同样保持了领先优势，在几乎所有指标和数据上超越了其他模型。在困难的分类任务和异常检测任务中，TimeMixer++依然在所有模型中取得了最好的效果，打败了诸多专为该任务设计的时序模型。在零样本预测的设置下，TimeMixer++表现取得了第一，说明提取到通用的时序特征，而并非得益于过拟合。表征分析通过可视化分析，表明TimeMixer++将时间序列分解为多组季节图和趋势图，可以从时域和频域两个角度，全方位提取时序的特征。不同尺度和频率条件下，季节性和趋势性有显著差异。效率分析TimeMixer++在内存占用和训练时间上表现出高效性，同时保持了有竞争力的MSE分数。在天气数据填补和ETTm1长期预测任务中，相较于其他模型，具备更低的内存占用和较快的训练时间，且能有效捕捉长程依赖关系。消融实验作者进行了消融实验验证TimeMixer++架构的合理性。结果表明已有的多组模块设计在绝大部分数据集上都取得了最优效果。总结本文介绍了一种全新的深度模型架构TimeMixer++，在8个时间序列分析任务中全面超越了Transformer等模型，成功实现了通用的时间序列建模与应用。TimeMixer++的创新之处在于将时间序列转化为图像，并在时域与频域、多尺度、多分辨率下进行特征提取，从而提升了模型的表现。TimeMixer++的成功不仅为时序分析领域带来了新的思路，也展示了一种全新的时序理解视角。未来，随着更多优化技术和应用场景的引入，相信TimeMixer++将进一步推动时序预测技术的发展，为各行业带来更大的价值。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"tenantId":"TBCN","deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.36.2","shortVersion":"4.36.2","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2479424243","isCrawlerRequest":true}