Is Mamba Effective for Time Series Forecasting?

📄 arXiv: 2403.11144v3 📥 PDF

作者: Zihan Wang, Fanheng Kong, Shi Feng, Ming Wang, Xiaocui Yang, Han Zhao, Daling Wang, Yifei Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2024-03-17 (更新: 2024-04-27)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Simple-Mamba以解决时间序列预测中的计算效率问题

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

关键词: 时间序列预测 Mamba模型 Transformer 计算效率 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的基于Transformer的时间序列预测模型在计算效率上存在显著不足，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 本文提出的Simple-Mamba模型通过选择性状态空间方法，结合线性层和双向Mamba层，旨在提高时间序列预测的效率和准确性。
  3. 在对十三个公共数据集的实验中，S-Mamba展现出领先的性能，同时显著降低了计算开销。

📝 摘要（中文）

在时间序列预测（TSF）领域，模型需有效识别和提炼历史数据中的隐藏模式以预测未来状态。尽管基于Transformer的模型在TSF中表现出色，但其二次复杂度导致计算效率低下，限制了实际应用。Mamba作为一种选择性状态空间模型，因其近线性复杂度而受到关注。本文提出了一种基于Mamba的模型Simple-Mamba（S-Mamba），通过线性层独立标记时间点，利用双向Mamba层提取变量间相关性，并通过前馈网络学习时间依赖性。实验结果表明，S-Mamba在保持低计算开销的同时，性能优越。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时间序列预测中计算效率低下的问题，现有的Transformer模型因其二次复杂度在实际应用中受到限制。

核心思路：提出Simple-Mamba模型，利用Mamba的选择性状态空间特性，保持近线性复杂度，同时有效提取时间序列中的隐藏模式。

技术框架：模型整体架构包括三个主要模块：首先通过线性层独立标记时间点；其次，使用双向Mamba层提取变量间的相关性；最后，通过前馈网络学习时间依赖性，并通过线性映射层生成预测结果。

关键创新：最重要的创新在于引入Mamba模型，显著降低了计算复杂度，同时保持了与Transformer相似的模式识别能力。

关键设计：模型中使用的线性层负责时间点标记，双向Mamba层用于捕捉变量间的相关性，前馈网络则用于学习时间依赖性，整体设计旨在优化计算效率与预测性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在对比实验中，Simple-Mamba在十三个公共数据集上表现出色，保持低计算开销的同时，预测性能超过了现有的基线模型，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

该研究在时间序列预测领域具有广泛的应用潜力，适用于金融市场预测、气象数据分析、供应链管理等多个领域。通过提高计算效率，Simple-Mamba能够在实时预测和大规模数据处理场景中发挥重要作用，推动相关领域的智能化发展。

📄 摘要（原文）

In the realm of time series forecasting (TSF), it is imperative for models to adeptly discern and distill hidden patterns within historical time series data to forecast future states. Transformer-based models exhibit formidable efficacy in TSF, primarily attributed to their advantage in apprehending these patterns. However, the quadratic complexity of the Transformer leads to low computational efficiency and high costs, which somewhat hinders the deployment of the TSF model in real-world scenarios. Recently, Mamba, a selective state space model, has gained traction due to its ability to process dependencies in sequences while maintaining near-linear complexity. For TSF tasks, these characteristics enable Mamba to comprehend hidden patterns as the Transformer and reduce computational overhead compared to the Transformer. Therefore, we propose a Mamba-based model named Simple-Mamba (S-Mamba) for TSF. Specifically, we tokenize the time points of each variate autonomously via a linear layer. A bidirectional Mamba layer is utilized to extract inter-variate correlations and a Feed-Forward Network is set to learn temporal dependencies. Finally, the generation of forecast outcomes through a linear mapping layer. Experiments on thirteen public datasets prove that S-Mamba maintains low computational overhead and achieves leading performance. Furthermore, we conduct extensive experiments to explore Mamba's potential in TSF tasks. Our code is available at https://github.com/wzhwzhwzh0921/S-D-Mamba.