WWW2025 | ConvTimeNet：基于深度分层全卷积的多尺度时间序列建模

数据派THU · 公众号 · 大数据 · 2025-02-12 17:00

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来源：时序人‍‍‍‍‍‍‍‍
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本文希望推动时间序列分析迈向更高效、更精准的新时代，让卷积网络在这一领域重新焕发光彩。

在时间序列分析领域，如何构建高效的深度表征网络架构一直是该领域的核心研究问题。

近日，中国科学技术大学认知智能实验室研究团队提出了一种新颖的多尺度时间序列建模网络架构——ConvTimeNet 被 TheWebConf2025 接收。该模型基于深度分层全卷积，无需依赖自注意力机制（如 Transformer），即可高效建模时间序列的多尺度依赖关系。 ConvTimeNet 的核心创新在于结合可变形时间片嵌入与深度层次化全卷积模块，精准提取局部模式，同时有效捕捉不同时间尺度下的全局依赖关系。 这种设计使其在真实数据集上能够兼顾局部精细表征与长程依赖建模，在多项时间序列任务中超越主流 Transformer 模型，并展现出更高的计算效率。相较于自注意力机制（Transformer）主导的方法，ConvTimeNet 依赖卷积操作，不仅具备更强的泛化能力，还能在更低的计算成本下实现更大感受野，为时间序列预测、分类等任务提供了更高效的解决方案。

研究团队在多个时间序列任务上对该模型进行了广泛实验验证，ConvTimeNet 在多个数据集上取得了最优或次优的性能表现。ConvTimeNet 代表了一种全新的时序卷积建模架构，有望为纯卷积网络在时间序列分析领域的复兴提供重要支撑。该研究希望激发学术界对卷积模型在时间序列建模中的再思考，推动该领域向更高效、更精准的方向发展。

【论文标题】

ConvTimeNet: A Deep Hierarchical Fully Convolutional Model for Multivariate Time Series Analysis

【论文地址】

https://arxiv.org/pdf/2403.01493

【论文源码】

https://github.com/Mingyue-Cheng/ConvTimeNet

研究背景

时间序列数据广泛应用于医疗、工业、金融、交通、环境等多个领域，深度学习的兴起为时间序列分析带来了突破性进展。尽管现有方法（如LSTM、Transformer）在建模长期依赖关系方面表现出色，但它们仍存在局限性：

局部模式提取不够精准——多数方法采用固定窗口分割，无法自适应识别最具信息量的局部模式。
多尺度依赖关系建模受限——现有模型缺乏对不同时间尺度之间关系的有效捕捉，影响了全局信息的利用。

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针对上述问题，ConvTimeNet 提出了一种新颖的全卷积架构，以提高时间序列的多尺度表示能力，进而提升下游时序分析任务，如预测与分类。

研究动机

随着 Transformer 架构在时间序列分析中的应用增加，传统卷积网络的地位逐渐削弱。然而，ConvTimeNet 的研究团队认为，纯卷积网络依然具有强大的生命力，如果合理设计，其在局部模式学习和全局信息捕捉方面仍能展现卓越的性能。因此，研究的核心目标是：

重新思考卷积网络在时间序列分析中的作用，结合现代深度学习技术，使其在处理复杂时间序列任务时能够匹敌甚至超越 Transformer。
优化时间序列的局部模式提取方式，让模型能够自适应地选择最有代表性的时间片段，而不是依赖固定窗口。
提升跨尺度的时间依赖建模能力，确保模型既能捕捉局部信息，也能刻画长程时间依赖。

研究创新

ConvTimeNet 提出了一种深度层次化的全卷积网络，针对时间序列分析中的核心挑战，采用了如下关键技术组件设计：

可变形时间片嵌入：采用数据驱动的方式切分时间序列，自适应选择最具信息量的局部模式，避免固定窗口切割带来的信息损失。
深度层次化的全卷积块：将深度可分卷积和点卷积结合，并通过大卷积核机制扩大感受野，增强多尺度信息建模能力。

通过上述设计，ConvTimeNet 不仅在时间序列分类和预测任务上取得了显著优势，也展现了全卷积模型在时间序列分析中的强大潜力。

实验验证

时间序列预测任务中的模型性能比较

分类任务中ConvTimeNet与基线方法的平均排名临界差异图

研究团队在多个时间序列预测和时间序列分类任务上对 ConvTimeNet 进行了全面评估，包括：

时序预测任务： 在9个公共数据集（如ETT、Electricity、Traffic、Weather）上进行评测，ConvTimeNet 在70%以上的任务中优于Transformer-based方法，尤其在长期预测任务中表现出色。
时序分类任务： 在10个来自 UEA 时间序列分类数据集的实验中，ConvTimeNet 在80%以上的测试集上取得了最优或次优表现，超越了 Transformer 等先进方法。
模型对比： 与主流方法（如PatchTST、TimesNet、MiniRocket等）对比，ConvTimeNet 在计算效率和预测精度之间取得了最佳平衡，证明了纯卷积架构的可行性。

总结与展望

ConvTimeNet 的研究成果表明，纯卷积网络依然具有强大的生命力，通过合理的模型设计，可以在时间序列分析任务中超越自注意力机制（如 Transformer）。未来的研究方向包括：

多变量时间序列建模： 探索如何更好地捕捉跨通道（Cross-Channel）的依赖关系，提高多变量时间序列的建模能力。
超参数自动优化： 利用神经架构搜索（NAS）技术自动调整模型结构，减少人工调参成本。
自监督学习： 结合预训练策略，提高模型在低数据量情况下的泛化能力，使 ConvTimeNet 在实际应用中更加高效。

通过 ConvTimeNet，本文希望推动时间序列分析迈向更高效、更精准的新时代，让卷积网络在这一领域重新焕发光彩。

*部分参考文献

Tao, X., Pan, T., Cheng, M., & Luo, Y. (2024). Hierarchical Multimodal LLMs with Semantic Space Alignment for Enhanced Time Series Classification. arXiv preprint arXiv:2410.18686.

Wang, J., Cheng, M., Mao, Q., Liu, Q., Xu, F., Li, X., & Chen, E. (2024). TableTime: Reformulating Time Series Classification as Zero-Shot Table Understanding via Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2411.15737.

Cheng, M., Liu, Q., Liu, Z., Li, Z., Luo, Y., & Chen, E. (2023, April). Formertime: Hierarchical multi-scale representations for multivariate time series classification. In Proceedings of the ACM Web Conference 2023 (pp. 1437-1445).

Liu, Z., Yang, J., Cheng, M., Luo, Y., & Li, Z. (2024, August). Generative pretrained hierarchical transformer for time series forecasting. In Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 2003-2013).

编辑：黄继彦

校对：梁锦程

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