基于Transformer的时间序列综述

引言：探索时间序列生成的重要性和挑战

时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向。时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展。例如，医疗领域中的生命体征数据可以用于诊断和监测病人的健康状况；金融领域中的股票市场数据用于预测股价的涨跌；气象数据的分析可以预警危险天气，从而减少可能的灾害损失。

尽管时间序列数据的重要性不言而喻，但在生成模型的研究与应用上，相较于图像、文本等数据的生成，时间序列的生成方法研究相对较少。这一研究的不足限制了深度学习在时间序列领域的应用，因为深度学习模型通常需要大量的数据进行训练。此外，时间序列数据的隐私保护、数据共享等问题也促使研究者寻找能够有效生成时间序列数据的新方法。

生成模型的发展为时间序列数据的生成提供了新的可能性。特别是变换器神经网络（Transformer Neural Network, TNN）的出现，为处理时间序列数据提供了新的工具。TNN的并行训练能力和对大数据集的适应性使其在生成模型中占据了重要位置。然而，TNN在时间序列生成方面的应用还不够广泛，这一领域的开放性和多样性为未来的研究提供了广阔的空间。

本文旨在探讨TNN在时间序列生成中的应用，并通过文献综述的形式，分析现有研究的不足与潜力，为未来的研究方向提供指导。

论文标题：A Survey of Transformer Enabled Time Series Synthesis

机构：Mississippi State University, Engineer Research and Development Center, Department of Defence

论文链接：​​https://arxiv.org/pdf/2406.02322.pdf​​

时间序列数据的普遍性和重要性

时间序列数据无处不在，对于现代社会的运作至关重要。从医疗健康的生命体征监测，到气象站的天气预报，再到可穿戴设备中的加速度计数据用于跌倒检测，时间序列数据的应用范围广泛。在金融市场中，时间序列模型用于股票交易；在生态环境监测中，用于预测物种存活；在工业生产中，用于预测机械故障。这些应用显示了时间序列数据在日常生活和工作中的重要性。

对于数据科学实践者而言，时间序列生成的价值日益增加。它不仅可以在数据匮乏的时间域问题中支持深度学习，还可以在数据共享时保护隐私，并且有助于创建更可解释、更经得起测试的系统。尽管时间序列的生成方法已经存在一段时间，但使用现代生成AI的方法比传统算法更为优越，应当尽可能地被采用。

图1：生成对抗网络主要由两个模块组成，即生成器和判别器。训练好的生成器满足用户的需求。为了施加进化压力，判别器被训练以区分合成样本和真实样本。对抗游戏训练生成器更好地欺骗判别器，产生逼真的样本。理想的收敛情况是，判别器只能对呈现的实例的真实性进行猜测（50-50）。如果需要的话，可以在多个点提供条件信息。

Transformer神经网络（TNN）与时间序列生成

Transformer神经网络（Transformer Neural Network, TNN）与最近生成AI的进步密切相关。TNN适用于并行训练方案，并且可以处理从网络上抓取的大规模数据集，这使得大型TNN模型成为近期大多数前沿生成模型的支柱。尽管TNN在图像和多模态任务中得到了广泛应用，它在时间序列预测中也显示出了潜力，但在时间序列生成方面的应用还不够广泛。

文献调查显示，关于TNN与时间序列生成的研究相对较少。尽管与其他网络架构如生成对抗网络（GANs）、扩散网络和变分自编码器等相比，TNN在时间序列生成领域的应用还比较少，但已有的研究表明，纯TNN或与其他架构混合的TNN都显示出了良好的潜力。这种多样性以及该领域的开放性为进一步的创造性研究提供了可能。

尽管TNN在其他领域的应用比较成熟，但在时间序列生成领域仍有很大的发展空间。这种差距与时间域任务的特殊需求相符，深度学习实践者将是这种更好生成方法的主要受益者。因此，未来的研究需要更多地关注如何将TNN更有效地应用于时间序列数据的生成中。

图 2：Transformer 包含两个堆栈，编码器（左）和解码器（右），源自早期的序列到序列模型。两种堆栈类型都由连续块组成，在这里仅显示每个堆栈中的一个块。关键-查询-值 注意力机制 将查询源作为值源的一个函数投影为与键源的相关性。自注意使用所有三个源的相同序列，而编解码器注意使用编码器堆栈输出作为键和值源。Vaswani 等人使用了“后标准化”操作，在每个主要操作之后放置归一化。最近的研究表明，“前规范”配置更优。

深入探讨TNN在时间序列生成中的应用

Transformer Neural Networks (TNN) 已经在多种数据生成领域显示出其强大的能力，尤其是在图像、声音、文本和视频生成中。然而，相较于其他领域，TNN在时间序列生成中的应用相对较少。时间序列数据的重要性不言而喻，它们广泛存在于医疗、气象预警、金融市场等关键领域。因此，探索和扩展TNN在时间序列生成中的应用显得尤为重要。

TNN的并行训练能力和处理大规模数据集的能力使其成为生成模型的理想选择。尽管如此，目前关于TNN在时间序列生成方面的研究还相对较少，这也意味着在这一领域还有很大的研究和应用空间。

1. Informer: 高效的时间序列预测模型

Informer模型是一个基于TNN的时间序列预测模型，它通过概率稀疏注意力机制来提高模型的预测效率和准确性。这种方法可以有效避免在关键矩阵中进行大量的点乘运算，从而加快计算速度并减少资源消耗。Informer不仅在多个时间序列预测任务中表现优异，而且其生成式的预测风格也为后续的生成任务提供了可能。

2. AST: 结合辅助判别器的混合预测模型

AST模型是一个结合了辅助判别器的混合时间序列预测模型。它使用了一种特殊的稀疏注意力机制，并通过与判别器的对抗训练来进一步提升预测的准确性。这种结合预测和生成压力的模型不仅能够提高预测性能，还能在一定程度上模拟条件生成模型的功能。

3. GenF: 混合生成预测模型

GenF模型是一个旨在解决自回归预测中误差累积问题的混合生成预测模型。该模型通过数学上的优化，平衡了自回归预测和直接预测之间的关系，有效减少了预测误差。这种方法的创新之处在于它可以在预测一定时间范围内的值时，自动生成部分时间序列，从而提高整体预测的准确性和效率。

4. TTS-GAN: 纯TNN生成对抗网络

TTS-GAN是一个完全基于TNN的生成对抗网络，专注于生物信号数据的生成。该模型利用TNN的强大功能，通过对抗训练的方式生成高质量的时间序列数据。TTS-GAN的成功应用展示了TNN在纯生成任务中的潜力，也为相关领域的研究提供了新的方向。

5. MTS-CGAN: 条件生成对抗网络

MTS-CGAN是在TTS-GAN基础上进一步发展的条件生成对抗网络。这个模型可以接受类标签和时间序列投影作为条件，通过调整条件和潜在空间样本的权重来生成特定条件下的时间序列数据。MTS-CGAN的开发不仅提高了生成数据的质量，还为条件生成模型的研究提供了新的思路。

6. Time-LLM: 利用大型语言模型进行时间序列预测

Time-LLM模型通过重新编程预训练的大型语言模型（LLM），将其应用于时间序列预测任务。这一创新的应用不仅展示了预训练模型在非语言任务中的潜力，还为时间序列预测提供了一种新的方法。Time-LLM的成功实践表明，将大型预训练模型应用于时间序列生成和预测是一个有前景的研究方向。

实验结果与分析

1. 实验结果概述

在本次研究中，我们调查了基于Transformer的时间序列生成模型，并对12种不同的方法进行了深入分析。这些方法涵盖了从纯生成模型到混合预测模型的多种类型，每种方法都针对特定的时间序列数据和任务进行了优化。实验结果显示，虽然这些方法在设计和训练稳定性方面各有优势，但仍存在一些共同的挑战，如训练复杂性、生成数据的质量评估以及模型的泛化能力。

2. 详细分析

• Informer和AST模型在多时间范围的预测任务中表现突出，特别是在处理长序列数据时，展示了其高效的处理能力。
• TTS-GAN和TsT-GAN等生成对抗网络在生成逼真的时间序列数据方面表现优异，尤其是在生物信号数据的合成上。
• Time-LLM通过重编程大型语言模型来处理时间序列预测，展示了预训练模型在非语言任务中的潜力。
• Time Weaver和MTS-CGAN等条件生成模型在特定条件下生成数据的能力方面表现出色，为复杂场景下的数据生成提供了有效的解决方案。

3. 总结

尽管各模型在其特定领域内表现良好，但整体上时间序列生成领域仍然缺乏一个统一的性能评估标准，这导致了方法间的直接比较困难。此外，模型的泛化能力和训练稳定性也是未来需要进一步研究的关键问题。

总结：TNN在时间序列生成中的影响

1. TNN与时间序列生成的现状

Transformer Neural Networks（TNN）已经在多个领域显示出其强大的生成能力，尤其是在自然语言处理（NLP）中。然而，在时间序列生成的应用中，TNN的潜力尚未被充分挖掘。时间序列数据的重要性不言而喻，它涉及到从医疗健康监测到金融市场分析等多个关键领域。尽管如此，相较于其他领域，如图像和文本，时间序列生成领域中关于TNN的研究相对较少。

2. TNN在时间序列生成中的应用

尽管TNN在时间序列生成中的应用相对较少，但已有的研究表明，TNN能够有效处理时间序列数据的生成任务。TNN的并行处理能力和对长序列的处理能力使其成为处理时间序列数据的有力工具。此外，TNN的自注意力机制能够捕捉时间序列中的长距离依赖，这对于预测未来的时间点或生成整个时间序列尤为重要。

本文转载自 ​​AI论文解读​​，作者：柏企