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针对系列内和系列间转变的强鲁棒性多元时间序列预测
内容提要
本文介绍了多种多变量时间序列预测模型，如Hierarchical Time series Variational Transformer (HTV-Trans)、DeepCN和MTPNet。这些模型通过生成模型、图神经网络和多尺度Transformer等技术，提高了预测的准确性和效率，解决了缺失值问题，并探索了序列内部及间的复杂关系。实验结果显示，这些新方法在多个数据集上优于现有模型。
关键要点
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Hierarchical Time series Variational Transformer (HTV-Trans) 利用分层概率生成模块和可变生成动态模型，实现多变量时间序列的预测。
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基于生成模型的方法使用动态高斯混合分布跟踪潜在群集的过渡，具有参数化的神经网络和结构化推理网络。
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LGnet 提出了新的组合局部和全局时间动态的框架，解决了多元时间序列预测中的缺失值问题。
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傅里叶图神经网络（FourierGNN）通过在傅里叶空间执行矩阵乘法，实现了更低的复杂性和更高的效率。
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DeepCN 是一种新型深度耦合网络，构建了全面的关系学习机制，捕捉复杂的多级序列内部和序列间的耦合关系。
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STEP 与 STGNN 结合的预训练框架，通过长期历史时间序列数据的预处理，提高了预测准确性。
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MTPNet 引入多尺度 Transformer 和不变量嵌入技术，有效捕捉多个不受约束尺度上的时间依赖。
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SCNN 是一种模块化和可解释的预测框架，可以分离时间序列数据中的结构和异构组成部分。
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UniTST 是基于 Transformer 的模型，具有统一的关注机制和调度模块，直接建模时间序列数据中的复杂依赖关系。
延伸问答
HTV-Trans模型的主要功能是什么？
HTV-Trans模型利用分层概率生成模块和可变生成动态模型，实现多变量时间序列的预测，恢复时间依赖性中的固有非平稳信息。
DeepCN模型是如何捕捉序列间关系的？
DeepCN模型通过构建全面的关系学习机制，探索时间序列数据中的多级序列内部和序列间的耦合关系。
MTPNet模型的创新点是什么？
MTPNet模型引入多尺度Transformer和不变量嵌入技术，有效捕捉多个不受约束尺度上的时间依赖。
LGnet是如何解决缺失值问题的？
LGnet提出了一种新的组合局部和全局时间动态的框架，探索记忆网络和对抗训练的应用，有效解决多元时间序列预测中的缺失值问题。
傅里叶图神经网络的优势是什么？
傅里叶图神经网络通过在傅里叶空间执行矩阵乘法，实现了更低的复杂性和更高的效率，取得了卓越的预测性能。
SCNN框架的特点是什么？
SCNN是一种模块化和可解释的预测框架，可以分离时间序列数据中的结构和异构组成部分，并分别进行预测。
