基于全局-局部一致性对比学习的方法用于上下文感知的时间序列预测

《Knowledge-Based Systems》：Global-Local Coherency Contrastive Learning for Context-Aware Time Series Forecasting

针对长序列时间序列预测中全局依赖捕捉不足的问题，本文提出CoGLformer模型。通过双编码器分别提取局部精细和全局粗粒度特征，结合原型池优化和两种对比学习目标，有效融合多粒度信息，实验表明在多个真实数据集上显著优于现有方法。

　　在现实世界的应用中，时间序列数据的复杂性和规模正不断增长，这对时间序列预测提出了更高的要求。准确捕捉长期依赖关系成为时间序列预测领域的一项关键挑战。现有的方法通常依赖于相对较短的历史输入，这限制了它们有效提取周期性、长期趋势等全局模式的能力，从而导致预测性能不理想。为了解决这一问题，本文提出了一种名为CoGLformer的新模型，该模型基于Transformer架构，专门用于具有上下文感知能力的长序列时间序列预测。CoGLformer的核心思想是通过分离提取局部细节和全局宏观的时间特征，以及引入原型池来捕捉全局上下文模式，从而提升模型在长序列预测任务中的表现。

在实际应用中，时间序列数据来源于多个领域，包括但不限于金融、能源、交通和环境监测等。随着传感器技术和大数据存储能力的提升，越来越多的高质量时间序列数据被记录和分析，这为时间序列预测的研究提供了丰富的素材。然而，时间序列预测不仅仅是对数据的简单拟合，更需要模型能够理解数据背后的复杂模式和长期趋势。尤其是在长序列时间序列预测（LSTF）任务中，模型需要处理大量的历史数据，并从中提取出对未来预测至关重要的信息。传统的统计方法，如ARIMA、VAR和GARCH，虽然在短时间序列预测中表现良好，但在处理长序列时往往力不从心，无法有效捕捉数据中的非线性关系和复杂依赖结构。而近年来，基于深度学习的方法，如RNN、LSTM和TCN，虽然在一定程度上提升了预测性能，但在面对长序列任务时仍存在明显的局限性，特别是在捕捉长期依赖关系方面。

Transformer模型的引入为时间序列预测带来了新的思路。由于其自注意力机制能够有效地建模长距离依赖关系，Transformer在LSTF任务中展现出强大的潜力。例如，Informer、Crossformer和PatchTST等模型，通过优化注意力机制和改进时间特征表示，显著提升了预测精度和计算效率。然而，这些模型在处理长序列时仍然面临一些挑战。首先，它们通常依赖于较短的历史数据进行预测，这可能导致模型对全局信息的忽略，例如周期性变化和长期趋势。其次，现实世界中的时间序列数据往往包含不同时间粒度的模式，如局部细节和全局宏观趋势，这些模式在模型学习过程中可能表现出不一致性，使得简单地混合全局和局部信息难以达到理想的预测效果。此外，模型在训练过程中可能难以有效优化这些多粒度模式，从而影响整体性能。

为了解决上述问题，本文提出了一种新的Transformer模型——CoGLformer。该模型通过引入双编码器结构，分别提取局部细节和全局宏观的时间特征，从而更全面地理解时间序列数据。同时，为了增强模型对上下文信息的感知能力，CoGLformer设计了一个原型池，该池能够保留从全局模式中学习到的上下文信息，并在预测过程中通过匹配局部嵌入与相关的全局原型，为模型提供有效的上下文引导。此外，为了提升局部和全局表示之间的对齐度，并进一步优化原型提取，本文还引入了两个新的对比学习目标。这些目标不仅有助于模型更好地理解时间序列中的多粒度模式，还能够通过端到端的训练方式，使模型在预测过程中更有效地利用全局信息，而不增加过多的计算负担。

在实验部分，本文在多个具有挑战性的现实世界数据集上进行了广泛的测试，以验证CoGLformer的有效性。实验结果表明，CoGLformer在长序列时间序列预测任务中表现优异，其预测精度和稳定性均优于现有的主流方法。通过对不同数据集的分析，本文进一步探讨了模型在各种应用场景中的适应性，以及其在处理复杂模式和长期依赖关系方面的优势。这些实验不仅证明了CoGLformer在技术上的创新性，也展示了其在实际应用中的广阔前景。

在模型设计方面，CoGLformer的架构主要由两个部分组成：双编码器结构和原型池。双编码器结构允许模型同时捕捉时间序列中的局部细节和全局宏观特征，从而提升其对复杂模式的理解能力。局部编码器专注于提取时间序列中短时间跨度内的细微变化，而全局编码器则负责识别更长时间跨度内的趋势和周期性模式。这种分离提取的方式，有助于模型在不同时间尺度上进行更精细的分析，避免因过于关注局部特征而忽略全局信息。原型池的设计则进一步增强了模型的上下文感知能力。通过将全局特征编码为一系列原型，模型可以在预测过程中动态匹配当前输入与相关原型，从而获得更丰富的上下文信息。这种方法不仅提高了模型的预测准确性，还避免了因输入长度过长而导致的计算成本增加问题。

此外，为了确保模型能够有效处理不同时间粒度的模式，本文还设计了两个新的对比学习目标。这些目标通过对比学习的方式，使模型在训练过程中能够更好地对齐局部和全局表示，从而提升其在长序列预测任务中的表现。对比学习是一种常见的无监督学习方法，通过最大化相似样本之间的相似性并最小化不相似样本之间的相似性，使模型能够更准确地学习数据的内在结构。在CoGLformer中，这两个目标分别针对局部特征与全局原型之间的对齐问题，以及全局原型之间的匹配问题。通过引入这些目标，模型能够在训练过程中更有效地优化其多粒度表示，从而提升预测性能。

在实验设置方面，本文选择了多个具有代表性的现实世界数据集，以全面评估CoGLformer的性能。这些数据集涵盖了自然气候、金融、交通和能源等多个应用领域，具有较高的挑战性和实际意义。通过对这些数据集的统计信息进行分析，本文进一步探讨了不同领域时间序列数据的特点，以及这些特点如何影响模型的预测效果。实验结果表明，CoGLformer在所有测试数据集上均表现出色，其预测精度和稳定性均优于现有的主流方法。此外，本文还对模型的各个组件进行了深入分析，以验证其设计的有效性。例如，通过对比不同编码器结构和原型池配置的实验结果，本文证明了双编码器结构和原型池设计对提升模型性能的关键作用。

在模型分析方面，本文探讨了CoGLformer在不同应用场景中的表现。例如，在金融市场的预测任务中，模型能够有效捕捉市场波动和长期趋势，从而提高预测的准确性。在能源管理领域，CoGLformer能够识别电力负荷的周期性变化和长期趋势，为电力系统的优化调度提供支持。在交通流量预测中，模型能够结合不同时间段的交通模式，提高对交通拥堵和出行需求变化的预测能力。在气候预测方面，CoGLformer能够捕捉气象数据中的复杂模式，为长期天气预报和环境监测提供更可靠的依据。这些分析不仅展示了模型在不同领域的适应性，也进一步验证了其在处理长序列时间序列预测任务中的优势。

本文的研究成果具有重要的理论和应用价值。在理论层面，CoGLformer通过引入双编码器结构和原型池，为时间序列预测提供了一种新的框架，使得模型能够更全面地理解数据的多粒度特征。在应用层面，CoGLformer的高效性和准确性使其能够广泛应用于金融、能源、交通和环境监测等多个领域，为相关行业的决策和优化提供支持。此外，本文提出的两个新的对比学习目标，不仅提升了模型的性能，也为未来的研究提供了新的思路和方向。

总的来说，本文提出了一种全新的Transformer模型——CoGLformer，该模型通过双编码器结构和原型池的设计，有效解决了现有方法在长序列时间序列预测中的局限性。实验结果表明，CoGLformer在多个现实世界数据集上均表现出色，其预测性能和稳定性均优于现有方法。本文的研究不仅为时间序列预测领域提供了新的技术方案，也为相关行业的应用带来了重要的价值。未来，CoGLformer可以进一步优化和扩展，以适应更复杂的时间序列数据和更广泛的应用场景。