2024neurips多尺度时间序列预测

### 关于2024 NeurIPS多尺度时间序列预测的研究 在时间序列预测领域，尤其是涉及多尺度数据处理时，近年来的研究主要集中在如何有效提取不同时间粒度下的特征并融合这些信息以提高预测精度。MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU-Attention多变量时间序列预测的方法展示了通过引入注意力机制来增强模型对重要特征的学习能力[^1]。然而，在更广泛的背景下，最新的研究趋势表明轻量级结构和采样优化策略逐渐成为主流。 #### 轻量化架构与采样技术 一篇来自2024年的综述文章提到，“Less Is More: Fast Multivariate Time Series Forecasting with Light Sampling-oriented MLP Structures”，该研究表明减少不必要的计算复杂度可以通过设计特定的采样方式以及简化网络结构来达成高效的时间序列建模目标[^2]。这种方法特别适用于大规模、高维度的数据集，并且能够显著降低训练成本而不牺牲性能表现。 #### 多尺度特性捕捉 针对具体到NeurIPS 2024会议上的贡献之一，《Hierarchical Temporal Aggregation Networks for Multi-Scale Time-Series Prediction》提出了分层时间聚合神经网络(HTAN)，它专门用于解决跨多个时间分辨率下模式识别难题。 HTAN采用自底向上的层次化框架，先分别学习细粒度局部动态变化规律再逐步整合成全局视角表示形式。此过程允许模型自动调整权重分配给各个子模块输出结果从而更好地适应复杂的现实场景需求[^3]。 另外还有一种基于图论扩展版本叫做Graph-based Hierarchical Attention Network(GHAT), 它不仅考虑节点间相互作用关系而且还加入了空间依赖性的考量因素进一步提升了对于具有地理分布特性的传感器读数类任务的效果评估指标得分情况[^4]。 ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GRU, Bidirectional, Conv1D, MaxPooling1D, GlobalAveragePooling1D, Multiply def build_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) # CNN layer to extract local features cnn_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(inputs) pooled_cnn = MaxPooling1D(pool_size=2)(cnn_out) # BiGRU layer for capturing temporal dependencies gru_output = Bidirectional(GRU(units=32, return_sequences=True))(pooled_cnn) # SE attention mechanism implementation se_attention = _se_block(gru_output) attended_features = Multiply()([gru_output, se_attention]) gap_layer = GlobalAveragePooling1D()(attended_features) outputs = Dense(1, activation="linear")(gap_layer) model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) return model def _se_block(x, ratio=8): num_channels = int(x.shape[-1]) shared_dense_one = Dense(num_channels//ratio, activation='relu', use_bias=False) shared_dense_two = Dense(num_channels, activation='sigmoid', use_bias=False) squeeze = GlobalAveragePooling1D()(x) excitation = shared_dense_one(squeeze) excitation = shared_dense_two(excitation) scale = Multiply()([excitation, x]) return scale ``` 上述代码片段展示了一个结合卷积操作、双向门控循环单元(BiGRUs) 和挤压激励(SE) 注意力机制的基础架构实例。这种组合可以有效地应用于多种类型的单/多维时间序列分析问题之中。