TimeMixer++ 核心效果 TimeMixer++基于时域（多尺度）和频域（多频率/周期）的信息，将每一条时间序列转化为多分辨率时序图(Multi-Resolution Time Images)，并对每一个时序图在深度空间中进行解耦和混合，最终提取多尺度、多周期的特征。整体结构 TimeMixer++的结构类似Transformer，包括了下采样、嵌入层(Input ...
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...
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...
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...
由于TimeMixer++是TimeMixer的改进版本,TimeMixer是做时序预测任务的,TimeMixer++是做通用时序任务的,不过也大差不差了,不同任务用不同head就行。可以先回顾下TimeMixer的结构,然后再看看TimeMixer++在它的基础上做了哪些改进。 TimeMixer TimeMixer的结构如上图,用简单的话来概述就是: Multiscale Time Series:首先...
TimeMixer:一种基于多尺度融合架构的时序预测模型作者:蚂蚁集团和清华大学 #清华大学##蚂蚁集团# TimeMixer模型针对时间序列预测的复杂性提出了一个多尺度混合架构,旨在利用过去可分解混合(PDM)模块提取...
TimeMixer++的通用能力得益于其能够提取通用的时序特征,针对不同任务,模型自适应地学习了不同的隐空间表征,展现出强大的灵活度和有效性。 设计动机 论文提出了「时序特征机器」(Time Series Pattern Machine, TSPM)的概念,作为一个能在广泛时序任务中表现出色的模型,必须能提取各种各样的时序特征,以适应任务的要求。
本文提出的 TimeMixer 的架构如下图: 用简单的话来概述上图就是: Multiscale Time Series:首先对输入序列进行不同程序的池化来下采样得到不同尺度的序列。 Past Decomposable Mixing:然后将每个尺度的序列都分解为趋势项(trend)和周期项(seasonal)(这里分解方法采用的是 Autoformer 中的方式,用一个大 window size...
TL; DR:TimeMixer是一种基于多尺度融合架构的时序预测模型,它通过解耦多尺度时间序列的过去信息和未来预测,实现了在长期和短期预测任务上的卓越性能和效率。 关键词:时序预测,多尺度融合,长时预测,解耦,MLP 点击文末阅读原文跳转本文openreview链接。 标题与作者 摘要 TimeMixer模型针对时间序列预测的复杂性提出了一个...
TimeMixer++的通用能力得益于其能够提取通用的时序特征,针对不同任务,模型自适应地学习了不同的隐空间表征,展现出强大的灵活度和有效性。 设计动机 论文提出了“时序特征机器” (Time Series Pattern Machine, TSPM)的概念,作为一个能在广泛时序任务中表现出色的模型,必须能提取各种各样的时序特征,以适应任务的要求...