今天给大家介绍一篇AAAI 2024中多元时间序列预测的工作，文章由中科大、腾讯等机构联合发布。本文的核心是提出了一种动态可扩展的时间序列patch处理方法，相比原来固定窗口的patch划分，能最大限度保留时间序列片段的完整性，避免将存在连续规律的时间序列分到不同patch中，实现了多元时间序列预测任务上的效果提升。

论文标题：HDMixer: Hierarchical Dependency with Extendable Patch for Multivariate Time Series Forecasting

下载地址：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/29155

现有的多元时间序列预测，已经切换为以patch为主的数据处理方式，将原始的时间序列根据窗口分割成多个patch，输入到后续模型中。然而，这种方式的问题在于，patch的划分是固定的，容易导致patch内核心信息的缺失。此外，现有方法更关注与patch间信息的建模，而忽略了patch内信息，以及变量之间信息的建模。

本文针对上述问题，提出2个核心优化点，一个是设计了动态可扩展的patch生成方法，让每个patch的生成更加个性化；另一个是一种同时考虑patch内短期、patch间长期、变量间3种关系的层次全MLP时序预测网络结构。

本文的核心点包括2个方面，第一个是可扩展的动态patch划分代替固定patch划分；另一个是在模型结构上采用全MLP的3层时间序列建模，实现patch内、patch间、变量间3个维度的信息交互。

本文设计了一种动态可扩展的patch生成方法。这种方法将patch的生成抽象成5元组（中心点，样本点数量，中心点偏离数、左侧边界偏离数、右侧边界偏离数）。原始的patch方法，只有中心点和样本点数量，这两个预先定义好，就能确定patch的生成逻辑。本文的方法增加了后面3个参数，在原始的patch基础上做一个中心点、左右边界的滑动，使得划分出来的patch更加合理。其中后3个参数是可学习的参数。

为了监督这个可扩展patch划分的合理性，文中使用交叉熵指标，计算使用原始patch方法和这种动态patch方法，整体带来的信息增益，并以此信息增益为目标，监督上述3个参数的学习，让动态划分patch确实能带来增加划分后patch信息量的作用。

在模型结构方面，模型结构采用全MLP的层次形式，每层网络分为3个层次，分别进行patch内建模、patch间建模、变量间建模。每个层次的模型都是MLP+GELU+残差网络组成。

在多元时间序列不同时间窗口的效果评估上，本文提出的方法取得了7%的MSE效果提升。

文中也进行了消融实验，对比是否引入可扩展patch划分，以及3层次建模（patch内短期、patch间长期、变量间）这4个部分的效果差异，验证了各个模块的效果。

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