TimeDART：基于扩散自回归Transformer 的自监督时间序列预测方法

近年来，随着机器学习技术的进步，深度神经网络已经成为解决时间序列预测问题的主流方法。这反映了学术界和工业界在利用先进技术处理序列数据复杂性方面的持续努力。

自监督学习概述

基本定义

自监督学习是一种创新的学习范式，其特点是模型能够从未标记数据中通过内部生成的监督信号进行学习，通常这种学习通过预文任务来实现。与传统的监督学习不同，自监督学习不需要外部标签，而是利用数据本身的内在结构来创建必要的学习信号。

在时间序列领域的应用

在时间序列分析领域，自监督学习展现出独特的优势。它使得模型能够：

1. 从未标记数据中学习通用表示
2. 同时捕获数据中的长期依赖关系和局部细节特征

然而，这种学习方式仍面临着显著的挑战，这也是为什么需要像TimeDART这样的创新方法。通过集成扩散和自回归建模，TimeDART旨在解决这些根本性的挑战。

现有方法的问题

时间序列预测面临两个主要挑战：

全局依赖关系捕获：

需要有效理解和建模长期时间依赖；传统方法难以准确捕获序列中的全局模式

局部特征提取：

需要精确捕获时间序列中的局部细节特征；现有方法在同时处理这两个任务时表现不佳

这些挑战严重影响了模型学习全面和富有表现力的时间序列数据表示的能力。

 

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