ConceptTS: LLM-Guided Concept Bottlenecks for Interpretable Multivariate Time-Series Forecasting
作者: Yichen Jiang, Yueqiao Chen, Dongyu Liu
分类: cs.LG
发布日期: 2026-08-21
💡 一句话要点
提出ConceptTS以解决多变量时间序列预测的可解释性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多变量时间序列预测 可解释性 大型语言模型 概念激活 监督学习 环境监测 模型透明性
📋 核心要点
- 现有的多变量时间序列预测模型缺乏透明性，难以理解预测结果的原因，限制了其在实际应用中的有效性。
- ConceptTS框架通过引入大型语言模型，自动生成与任务相关的概念和标记规则，从而实现可解释的预测。
- 在北京多点空气质量数据集上的实验表明，ConceptTS在准确性上与强黑箱模型相当，同时提供了有意义的概念激活。
📝 摘要（中文）
现有的多变量时间序列预测模型能够建模复杂的时间和变量间依赖关系，但其不透明的表示方式限制了对预测结果的理解。为此，本文提出了ConceptTS，一个可解释的预测框架，通过组织以人类可读的概念为中心的预测结果，提升了透明度。ConceptTS利用大型语言模型提出与任务相关的概念并生成可执行的标记规则，从而实现直接监督，避免了昂贵的人工概念注释。实验结果表明，ConceptTS在北京多点空气质量数据集上取得了与强黑箱基线相当的准确性，同时生成了具有语义意义的概念激活。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多变量时间序列预测模型的可解释性问题，现有方法往往缺乏透明性，难以让用户理解预测背后的原因。
核心思路：ConceptTS通过组织以人类可读的概念为中心的预测结果，利用大型语言模型生成相关概念和标记规则，从而提升模型的可解释性。
技术框架：ConceptTS的整体架构包括三个互补的瓶颈，分别描述历史上下文、局部预测区间和完整预测范围。共享解码器结合这些瓶颈的表示，构建最终预测。
关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型的知识直接转化为监督信号，避免了传统方法中昂贵的人工注释过程，从而实现了更高效的概念生成与应用。
关键设计：在模型设计中，采用了共享解码器结构，确保不同瓶颈的表示能够有效结合，同时在损失函数上进行了优化，以提升预测的准确性和可解释性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在北京多点空气质量数据集上的实验结果显示，ConceptTS的预测准确性与强黑箱基线模型相当，同时生成的概念激活具有语义意义，提升了模型的可解释性。这表明ConceptTS在保持性能的同时，成功实现了可解释性目标。
🎯 应用场景
ConceptTS的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在需要高透明度和可解释性的预测任务中，如金融市场分析、环境监测和医疗健康预测等。通过提供清晰的概念激活，用户可以更好地理解模型的决策过程，从而增强对模型的信任和使用效果。
📄 摘要（原文）
State-of-the-art multivariate time-series forecasters can model complex temporal and cross-variable dependencies, yet their opaque representations provide limited insight into why a particular forecast is produced. This lack of transparency restricts their use in settings where practitioners must understand and assess the factors underlying a prediction. We introduce ConceptTS, an interpretable forecasting framework that organizes its predictions around named, human-readable concepts. ConceptTS uses a large language model to propose task-relevant concepts and generate executable labeling rules, translating the language model's domain knowledge into direct supervision without costly manual concept annotation. The proposed concepts are organized into three complementary bottlenecks that describe the historical context, local forecast intervals, and the full forecast horizon. A shared decoder combines representations derived from their predicted activations to construct the forecast, making the model's decision process explicit and supporting direct concept-level interventions. Experiments on the Beijing Multi-Site Air Quality dataset show that ConceptTS achieves accuracy competitive with strong black-box baselines while producing semantically meaningful concept activations.