Distillation Enhanced Time Series Forecasting Network with Momentum Contrastive Learning

📄 arXiv: 2401.17802v2 📥 PDF

作者: Haozhi Gao, Qianqian Ren, Jinbao Li

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-01-31 (更新: 2024-06-25)

DOI: 10.1016/j.ins.2024.120712

💡 一句话要点

提出DE-TSMCL框架以解决时间序列预测中的数据噪声问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 时间序列预测 对比学习 蒸馏学习 数据增强 动量更新

📋 核心要点

  1. 现有对比学习框架主要关注时间序列的内部特征，未能充分利用时间序列数据的复杂性，导致预测效果受限。
  2. 本文提出的DE-TSMCL框架通过可学习的数据增强机制和动量更新的对比学习任务，探索时间序列的样本间和时间内部相关性。
  3. 实验结果表明，DE-TSMCL在与现有最先进方法的比较中，最大提升可达27.3%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

对比表示学习在时间序列分析中至关重要，因为它缓解了数据噪声、不完整性和监督信号稀疏性的问题。然而，现有的对比学习框架通常仅关注时间序列的内部特征，未能充分利用时间序列数据的复杂性。为了解决这一问题，本文提出了一种创新的蒸馏增强框架DE-TSMCL，专注于长序列时间序列预测。我们设计了一种可学习的数据增强机制，能够自适应地学习是否掩盖时间戳以获得优化的子序列。同时，提出了一种动量更新的对比学习任务，以探索时间序列的样本间和时间内部相关性，学习未标记时间序列的潜在结构特征。最后，通过联合优化上述两个任务，开发了多任务损失，从而为下游预测任务学习有效的表示。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时间序列预测中的数据噪声和不完整性问题。现有方法往往只关注时间序列的内部特征，未能充分挖掘其复杂结构，导致预测性能不足。

核心思路：DE-TSMCL框架通过引入可学习的数据增强机制和动量对比学习任务，旨在同时捕捉时间序列的样本间和时间内部的相关性，从而学习更为有效的表示。

技术框架：该框架主要包括两个模块：一是可学习的数据增强机制，用于生成优化的子序列；二是动量对比学习任务，旨在探索时间序列的潜在结构特征。两个模块通过联合优化来提升模型性能。

关键创新：DE-TSMCL的主要创新在于结合了蒸馏学习和对比学习，尤其是动量更新机制的引入，使得模型能够更好地捕捉时间序列的复杂性，区别于传统方法的单一特征关注。

关键设计：在模型设计中，采用了自适应掩盖机制来优化子序列的生成，同时定义了多任务损失函数，以便于同时优化对比学习和监督学习任务，从而提升模型的鲁棒性和表示能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在与现有最先进方法的对比实验中，DE-TSMCL框架展现出显著的性能提升，最大提升幅度达到27.3%。这一结果表明，该框架在时间序列预测任务中具有优越的有效性和应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场预测、气象数据分析和工业设备故障检测等。通过提高时间序列预测的准确性，DE-TSMCL框架能够为决策支持系统提供更可靠的数据分析基础，进而推动智能决策的实现。

📄 摘要（原文）

Contrastive representation learning is crucial in time series analysis as it alleviates the issue of data noise and incompleteness as well as sparsity of supervision signal. However, existing constrastive learning frameworks usually focus on intral-temporal features, which fails to fully exploit the intricate nature of time series data. To address this issue, we propose DE-TSMCL, an innovative distillation enhanced framework for long sequence time series forecasting. Specifically, we design a learnable data augmentation mechanism which adaptively learns whether to mask a timestamp to obtain optimized sub-sequences. Then, we propose a contrastive learning task with momentum update to explore inter-sample and intra-temporal correlations of time series to learn the underlying structure feature on the unlabeled time series. Meanwhile, we design a supervised task to learn more robust representations and facilitate the contrastive learning process. Finally, we jointly optimize the above two tasks. By developing model loss from multiple tasks, we can learn effective representations for downstream forecasting task. Extensive experiments, in comparison with state-of-the-arts, well demonstrate the effectiveness of DE-TSMCL, where the maximum improvement can reach to 27.3%.