Aura: Universal Multi-dimensional Exogenous Integration for Aviation Time Series
作者: Jiafeng Lin, Mengren Zheng, Simeng Ye, Yuxuan Wang, Huan Zhang, Yuhui Liu, Zhongyi Pei, Jianmin Wang
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-03-05
💡 一句话要点
Aura：针对航空时间序列，提出通用多维外部信息融合框架。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列预测 外部信息融合 多维数据 航空维护 异构信息 深度学习 编码机制
📋 核心要点
- 现有时间序列模型难以有效整合多维、多模态的异构外部信息，无法充分捕捉其与目标时间序列的复杂交互。
- Aura框架通过定制的三方编码机制，显式地组织和编码异构外部信息，并将其无缝集成到现有时间序列模型中。
- 在大型航空数据集上的实验表明，Aura在各种基线上均取得了SOTA性能，并展现出良好的适应性。
📝 摘要（中文）
时间序列预测在各种工业应用中需求日益增长，准确的预测对于明智的决策至关重要。除了数值时间序列数据外，实际场景中可靠的预测需要整合各种外部因素。这些外部信息通常是多维的甚至是多模态的，引入了单模态时间序列模型难以捕捉的异构交互。本文深入研究了一个航空维护场景，并确定了三种不同类型的外部因素，这些因素通过不同的交互模式影响时间动态。基于这种经验性见解，我们提出了Aura，一个通用框架，它根据异构外部信息与目标时间序列的交互模式，显式地组织和编码这些信息。具体来说，Aura利用定制的三方编码机制将异构特征嵌入到已建立的时间序列模型中，确保非序列上下文的无缝集成。在中国南方航空的大规模三年工业数据集上进行了广泛的实验，涵盖了波音777和空客A320机队，结果表明Aura始终在所有基线上实现了最先进的性能，并表现出卓越的适应性。我们的发现突出了Aura作为航空安全和可靠性通用增强工具的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决航空领域时间序列预测中，如何有效融合多维异构外部信息的问题。现有时间序列模型在处理此类信息时，难以捕捉不同类型外部因素与目标时间序列之间的复杂交互关系，导致预测精度受限。
核心思路：论文的核心思路是根据外部信息与目标时间序列的交互模式，对外部信息进行显式组织和编码。通过定制化的编码机制，将异构特征嵌入到时间序列模型中，从而实现外部信息的有效融合。
技术框架：Aura框架包含三个主要模块：1) 外部信息识别与分类：根据航空维护场景，识别并分类影响时间序列的外部因素。2) 三方编码机制：针对不同类型的外部因素，设计定制化的编码方式，将其转化为可供时间序列模型处理的向量表示。3) 模型集成：将编码后的外部信息嵌入到现有的时间序列模型中，进行联合训练和预测。
关键创新：Aura的关键创新在于其通用的多维外部信息融合框架，以及定制化的三方编码机制。该框架能够根据外部信息与目标时间序列的交互模式，灵活地组织和编码异构信息，从而实现更有效的融合。与现有方法相比，Aura能够更好地捕捉外部因素与目标时间序列之间的复杂关系。
关键设计：论文针对航空维护场景，识别了三种类型的外部因素，并为每种类型设计了特定的编码方式。具体的技术细节（如参数设置、损失函数、网络结构等）在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Aura在中国南方航空的大规模三年工业数据集上进行了实验，涵盖了波音777和空客A320机队。实验结果表明，Aura在所有基线上均实现了最先进的性能，并表现出卓越的适应性。具体的性能提升数据在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
Aura框架具有广泛的应用前景，可应用于航空安全、设备维护、供应链管理等领域。通过整合多维外部信息，Aura能够提高时间序列预测的准确性和可靠性，从而为决策者提供更明智的依据，降低运营成本，提高效率。未来，该框架有望进一步推广到其他工业领域，为各行业的智能化升级提供助力。
📄 摘要（原文）
Time series forecasting has witnessed an increasing demand across diverse industrial applications, where accurate predictions are pivotal for informed decision-making. Beyond numerical time series data, reliable forecasting in practical scenarios requires integrating diverse exogenous factors. Such exogenous information is often multi-dimensional or even multimodal, introducing heterogeneous interactions that unimodal time series models struggle to capture. In this paper, we delve into an aviation maintenance scenario and identify three distinct types of exogenous factors that influence temporal dynamics through distinct interaction modes. Based on this empirical insight, we propose Aura, a universal framework that explicitly organizes and encodes heterogeneous external information according to its interaction mode with the target time series. Specifically, Aura utilizes a tailored tripartite encoding mechanism to embed heterogeneous features into well-established time series models, ensuring seamless integration of non-sequential context. Extensive experiments on a large-scale, three-year industrial dataset from China Southern Airlines, covering the Boeing 777 and Airbus A320 fleets, demonstrate that Aura consistently achieves state-of-the-art performance across all baselines and exhibits superior adaptability. Our findings highlight Aura's potential as a general-purpose enhancement for aviation safety and reliability.