MM-ISTS: Cooperating Irregularly Sampled Time Series Forecasting with Multimodal Vision-Text LLMs
作者: Zhi Lei, Chenxi Liu, Hao Miao, Wanghui Qiu, Bin Yang, Chenjuan Guo
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-03-06
💡 一句话要点
提出MM-ISTS框架，利用多模态LLM协同处理不规则采样时间序列预测问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 不规则时间序列 多模态学习 大型语言模型 时间序列预测 跨模态编码
📋 核心要点
- 现有ISTS预测方法仅依赖历史观测，忽略了上下文语义和细粒度时间模式的学习。
- MM-ISTS框架通过视觉-文本LLM增强，桥接时间、视觉和文本模态，实现更有效的ISTS预测。
- 实验结果表明，MM-ISTS在真实数据集上表现出色，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
不规则采样时间序列（ISTS）在现实场景中普遍存在，其变量在不均匀的时间间隔上异步观测。现有的ISTS预测方法通常仅利用历史观测来预测未来，缺乏对上下文语义和细粒度时间模式的学习。为了解决这些问题，我们提出了MM-ISTS，一个由视觉-文本大型语言模型增强的多模态框架，它桥接了时间、视觉和文本模态，促进了ISTS预测。MM-ISTS包含一种新颖的两阶段编码机制。特别地，提出了一个跨模态视觉-文本编码模块，以自动生成信息丰富的视觉图像和文本数据，从而与多模态LLM（MLLM）协作，捕获复杂的时间模式和全面的上下文理解。同时，ISTS编码从历史ISTS观测中提取互补但丰富的时序特征，包括多视图嵌入融合和时间-变量编码器。此外，我们提出了一种自适应的基于查询的特征提取器来压缩MLLM的学习token，过滤掉小规模的有用知识，从而降低计算成本。此外，还设计了一个具有模态感知门控的多模态对齐模块，以缓解ISTS、图像和文本之间的模态差距。在真实数据上的大量实验提供了对所提出解决方案有效性的深入了解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决不规则采样时间序列（ISTS）的预测问题。现有方法主要依赖于历史时间序列数据，忽略了数据中的上下文语义信息，以及变量间细粒度的时间模式关系，导致预测精度受限。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大语义理解能力，将时间序列数据转化为视觉和文本信息，从而引入上下文知识，并结合专门设计的ISTS编码器提取时序特征，实现更准确的预测。通过模态对齐模块，弥合不同模态之间的差距。
技术框架：MM-ISTS框架包含以下主要模块：1) 跨模态视觉-文本编码模块：将时间序列数据转换为视觉图像和文本描述，为MLLM提供输入。2) ISTS编码模块：从原始时间序列数据中提取时序特征，包括多视图嵌入融合和时间-变量编码器。3) 自适应查询式特征提取器：压缩MLLM输出的token，过滤掉不重要的信息，降低计算成本。4) 多模态对齐模块：使用模态感知门控机制，对齐ISTS、图像和文本特征。
关键创新：论文的关键创新在于引入了视觉-文本LLM来增强ISTS预测，通过跨模态编码将时间序列数据转化为视觉和文本信息，从而利用LLM的语义理解能力。此外，自适应查询式特征提取器和多模态对齐模块也是重要的创新点，分别用于降低计算成本和弥合模态差距。
关键设计：跨模态视觉-文本编码模块的具体实现方式（例如，如何将时间序列数据转化为图像和文本），自适应查询式特征提取器的查询方式和损失函数设计，以及多模态对齐模块中模态感知门控的具体实现方式（例如，门控的权重计算方式）等技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在真实数据集上进行了大量实验，验证了MM-ISTS框架的有效性。具体性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。但实验结果表明，所提出的解决方案能够有效提升ISTS预测的准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于金融市场预测、医疗健康监测、工业设备维护等领域。通过结合多模态信息，可以更准确地预测未来趋势，为决策提供支持，具有重要的实际应用价值和潜在的商业前景。
📄 摘要（原文）
Irregularly sampled time series (ISTS) are widespread in real-world scenarios, exhibiting asynchronous observations on uneven time intervals across variables. Existing ISTS forecasting methods often solely utilize historical observations to predict future ones while falling short in learning contextual semantics and fine-grained temporal patterns. To address these problems, we achieve MM-ISTS, a multimodal framework augmented by vision-text large language models, that bridges temporal, visual, and textual modalities, facilitating ISTS forecasting. MM-ISTS encompasses a novel two-stage encoding mechanism. In particular, a cross-modal vision-text encoding module is proposed to automatically generate informative visual images and textual data, enabling the capture of intricate temporal patterns and comprehensive contextual understanding, in collaboration with multimodal LLMs (MLLMs). In parallel, ISTS encoding extracts complementary yet enriched temporal features from historical ISTS observations, including multi-view embedding fusion and a temporal-variable encoder. Further, we propose an adaptive query-based feature extractor to compress the learned tokens of MLLMs, filtering out small-scale useful knowledge, which in turn reduces computational costs. In addition, a multimodal alignment module with modality-aware gating is designed to alleviate the modality gap across ISTS, images, and text. Extensive experiments on real data offer insight into the effectiveness of the proposed solutions.