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论文略读：Auto-Regressive Moving Diffusion Models for Time Series Forecasting

news 2025/9/14 19:22:13

AAAI 2025

  • 在这篇论文中，时间序列的演进（X_{-L+1:0}\rightarrow X_{1:T})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
    • 未来序列X^0_{1:T}（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
    • 历史序列X_{-L+1:0}^T是最终状态
  • 不同于传统方法逐渐添加噪声生成中间状态，这篇论文提出的ARMD通过对X^0_{1:T}进行滑动操作来生成中间状态X_{1-t,T-t}^t，使其逐渐接近历史序列
    • ——>保持了时间序列的连续性
    • ——>确保每个中间状态反映了时间序列演进的特定阶段
  • 采样（预测）阶段，ARMD 从历史序列X_{1-t,T-t}^t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

结果


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