时序预测新突破：自回归扩散模型亮相AAAI 2025

AAAI2025前瞻：时间序列演进新视角——自回归移动扩散模型引领时序预测变革

引言：

在人工智能的浪潮中，扩散模型以其强大的生成能力脱颖而出，广泛应用于图像、文本等领域。然而，在时间序列预测这一关键领域，传统的基于噪声的扩散方法似乎遇到了瓶颈。近日，上海交通大学和东方理工的研究团队提出了一种全新的思路，将时间序列的演进过程视为一种扩散，并巧妙地融入了自回归的思想，推出了自回归移动扩散（ARMD）模型。这项研究不仅为时间序列预测带来了新的突破，也为扩散模型在更广泛领域的应用提供了新的启示。该研究成果已被人工智能顶级会议AAAI 2025接收，引发了学术界和业界的广泛关注。

主体：

自回归的复兴：从视觉到时序

自回归建模（AutoRegressive modeling）并非新概念，它在视觉生成领域已展现出强大的潜力。例如，在NeurIPS 2024上获得最佳论文的视觉自回归建模（VAR）工作，就证明了自回归方法在生成任务中可以超越传统的基于噪声的扩散模型。然而，在时间序列预测领域，主流方法仍然依赖于传统的噪声扩散，未能充分利用自回归技术的优势。

ARMD：重新定义时间序列扩散

ARMD模型的核心创新在于，它借鉴了经典的自回归移动平均（ARMA）理论，重新定义了时间序列的扩散过程。与传统的基于噪声的扩散方法不同，ARMD将时间序列的演进视为一个扩散过程，并采用了基于链式扩散的方式。

前向扩散：ARMD的前向过程不是向时间序列添加噪声，而是将未来序列扩散到历史序列，并通过滑动序列的操作生成中间状态。这种方式保持了时间序列的连续性，并确保每个中间状态都反映了时间序列演进的特定阶段。
反向扩散：ARMD的反向过程则通过历史序列“采样”生成未来序列，实现了采样和预测目标的统一。这与传统的扩散模型从噪声中生成目标序列的方式截然不同。

核心机制：演进趋势而非噪声

ARMD的关键在于，它将时间序列的演进趋势视为扩散过程的核心，而非传统的噪声。在前向扩散过程中，未来序列逐渐转化为历史序列，中间状态通过滑动操作产生，体现了时间序列的连续演化。反向去噪过程则利用历史序列迭代生成未来序列，通过基于距离的去噪网络，根据中间状态和时间步预测演进趋势，最终实现对未来序列的预测。

实验验证：超越现有模型

研究团队在七个广泛使用的时间序列预测数据集上进行了大量实验，结果表明，ARMD模型的表现超越了现有的基于扩散的时间序列预测模型，并且和最先进的端到端时间序列预测模型取得了相当的效果。

性能优势： ARMD模型在多个数据集上都取得了最佳或接近最佳的预测结果，尤其是在具有明显周期性或趋势特征的时间序列上，表现出卓越的预测性能。
效率优势： 由于扩散过程的优化，ARMD模型在训练推理时间和预测的稳定性方面也优于之前的时序扩散模型。

图解ARMD：

图一： 展示了ARMD与传统基于噪声的时序扩散方法的对比，清晰地呈现了ARMD的独特扩散方式。
图二： 详细阐述了ARMD的扩散模型示意图，包括前向扩散和反向去噪过程，以及中间状态的生成方式。
图三： 展示了ARMD模型的预测效果示例，直观地展现了其在不同类型时间序列上的预测能力。

结论：

Auto-Regressive Moving Diffusion (ARMD) 模型通过重新诠释时间序列的扩散过程，结合时间序列的连续演化特性，为时序预测领域带来了新的突破。这项研究不仅证明了自回归方法在时间序列建模中的潜力，也为扩散模型在更广泛领域的应用提供了新的思路。ARMD模型的成功预示着，未来时间序列预测领域将迎来更加高效和准确的建模方法。

参考文献：

论文标题：Auto-Regressive Moving Diffusion Models for Time Series Forecasting
论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.09328
项目地址：https://github.com/daxin007/ARMD

后记：

作为一名资深的新闻记者和编辑，我深知新闻的价值在于其深度和广度。这篇新闻稿不仅是对ARMD模型的一次报道，更是一次对人工智能领域前沿研究的深入探索。我希望通过这篇报道，能够激发读者对时间序列预测和扩散模型的思考，并为未来的研究提供一些新的视角。在信息爆炸的时代，我们更需要深度和专业的解读，才能更好地理解科技的进步，并将其应用于实际问题的解决。

（完）

写作说明：