T3Time: Tri-Modal Time Series Forecasting via Adaptive Multi-Head Alignment and Residual Fusion
作者: Abdul Monaf Chowdhury, Rabeya Akter, Safaeid Hossain Arib
分类: cs.LG
发布日期: 2025-08-06
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出T3Time以解决多变量时间序列预测中的适应性不足问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多变量时间序列预测 Transformer模型 自适应对齐 频谱分析 深度学习
📋 核心要点
- 现有的多变量时间序列预测方法存在适应性不足、忽视变量间相互作用等问题，限制了预测性能。
- T3Time框架通过时间、频谱和提示三条分支，结合门控机制和自适应对齐头，提升了模型的灵活性和准确性。
- 在基准数据集上的实验结果显示，T3Time在MSE和MAE上分别平均减少了3.28%和2.29%，展现出强大的泛化能力。
📝 摘要（中文）
多变量时间序列预测（MTSF）旨在建模变量之间的时间动态以预测未来趋势。基于Transformer的模型和大型语言模型（LLMs）因其捕捉长程依赖和模式的能力而展现出良好前景。然而，现有方法往往依赖于僵化的归纳偏置，忽视变量间的相互作用，或采用静态融合策略，限制了在不同预测时间段的适应性。为了解决这一问题，本文提出了T3Time，一个新颖的三模态框架，包含时间、频谱和提示分支，其中专门的频率编码分支捕捉周期性结构，并通过门控机制根据预测时间段学习时间和频谱特征的优先级。我们还提出了一种机制，通过动态加权每个头的重要性，自适应地聚合多个跨模态对齐头。大量实验表明，我们的模型在基准数据集上持续超越最先进的基线，平均减少3.28%的均方误差（MSE）和2.29%的平均绝对误差（MAE）。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多变量时间序列预测中的适应性不足问题。现有方法通常依赖于固定的归纳偏置，忽视了变量间的复杂交互，导致在不同预测时间段的表现不佳。
核心思路：T3Time框架通过引入时间、频谱和提示三种模态，利用门控机制动态调整时间和频谱特征的优先级，从而提高模型在不同预测时间段的适应性和准确性。
技术框架：T3Time的整体架构包括三个主要分支：时间分支负责捕捉时间序列的动态变化，频谱分支通过频率编码捕捉周期性结构，提示分支则用于引导模型关注特定的预测任务。此外，模型通过自适应对齐机制整合不同模态的信息。
关键创新：T3Time的主要创新在于其自适应多头对齐机制，通过动态加权不同对齐头的重要性，使得模型能够灵活地捕捉不同模态间的关系，这一设计显著提升了预测性能。
关键设计：在模型设计中，采用了门控机制来学习时间和频谱特征的优先级，并通过动态加权策略来整合多模态信息。此外，损失函数的设计也考虑了不同预测时间段的特性，以优化模型的整体表现。
📊 实验亮点
实验结果显示，T3Time在多个基准数据集上均优于现有最先进的方法，平均减少3.28%的均方误差（MSE）和2.29%的平均绝对误差（MAE）。在少量训练数据的情况下，模型仍表现出强大的泛化能力，5%和10%训练数据下分别减少MSE和MAE的幅度达到4.13%和3.62%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括金融市场预测、气象数据分析和智能制造等。通过提高多变量时间序列预测的准确性，T3Time能够帮助决策者做出更为精准的预测，从而在各个行业中提升效率和效益。未来，该方法可能会推动更多复杂系统的建模与预测研究。
📄 摘要（原文）
Multivariate time series forecasting (MTSF) seeks to model temporal dynamics among variables to predict future trends. Transformer-based models and large language models (LLMs) have shown promise due to their ability to capture long-range dependencies and patterns. However, current methods often rely on rigid inductive biases, ignore intervariable interactions, or apply static fusion strategies that limit adaptability across forecast horizons. These limitations create bottlenecks in capturing nuanced, horizon-specific relationships in time-series data. To solve this problem, we propose T3Time, a novel trimodal framework consisting of time, spectral, and prompt branches, where the dedicated frequency encoding branch captures the periodic structures along with a gating mechanism that learns prioritization between temporal and spectral features based on the prediction horizon. We also proposed a mechanism which adaptively aggregates multiple cross-modal alignment heads by dynamically weighting the importance of each head based on the features. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our model consistently outperforms state-of-the-art baselines, achieving an average reduction of 3.28% in MSE and 2.29% in MAE. Furthermore, it shows strong generalization in few-shot learning settings: with 5% training data, we see a reduction in MSE and MAE by 4.13% and 1.91%, respectively; and with 10% data, by 3.62% and 1.98% on average. Code - https://github.com/monaf-chowdhury/T3Time/