AAAI 2025｜时间序列演进也是种扩散过程？基于移动自回归的时序扩散预测模型

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• 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

针对时序预测任务，该研究用历史序列去预测未来序列，其中 L 为历史序列的长度，T 为未来序列的长度。在该任务中，研究人员将历史序列的长度设置为与未来序列相同，即 L=T。

在 ARMD 中，时间序列的演进被概念化为一个扩散过程，时间序列的每一步都可以看成是扩散模型的一个状态，如图二所示。未来序列（下标表示在序列中的位置，上标表示在扩散模型中的状态）作为前向扩散（演进）过程的初始状态，而历史序列则是最终状态。不同于传统方法逐渐添加噪声生成中间状态，ARMD 通过对进行滑动操作来生成中间状态（序列），使其逐渐接近历史序列。这一过程不仅保持了时间序列的连续性，还确保每个中间状态反映了时间序列演进的特定阶段。由初始状态到中间状态添加的内容可以定义为演进趋势，类似于传统扩散模型中的噪声。

反向去噪（逆演进）过程则利用历史序列来迭代生成（预测）未来序列。ARMD 采用了一个基于距离的去噪（逆演进）网络，根据中间状态和时间步 t 得到时间序列的演进趋势。

在最终的采样（预测阶段），ARMD 从历史序列开始，迭代生成对未来序列的预测，使采样过程和最终的时间序列预测目标对齐，从而使 ARMD 成为无条件的时序扩散模型。采样过程遵循 DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）的方法，用预测的演进趋势替代传统扩散模型中预测的噪声，并通过逐步去噪（反演进）得到对模型的最终预测。