論文の概要: IMTS is Worth Time $\times$ Channel Patches: Visual Masked Autoencoders for Irregular Multivariate Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22815v2
• Date: Fri, 30 May 2025 02:28:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 12:43:13.140222
• Title: IMTS is Worth Time $\times$ Channel Patches: Visual Masked Autoencoders for Irregular Multivariate Time Series Prediction
• Title（参考訳）: IMTSは、不規則な多変量時系列予測のためのビジュアルマスク付きオートエンコーダ
• Authors: Zhangyi Hu, Jiemin Wu, Hua Xu, Mingqian Liao, Ninghui Feng, Bo Gao, Songning Lai, Yutao Yue,
• Abstract要約: IMTS 予測のための Visual MAE 適応フレームワーク VIMTS を提案する。 欠落した値の影響を軽減するため、VIMTSはまずタイムラインに沿ってIMTSを同じ間隔で特徴パッチに処理する。 そして、パッチ再構成のためのスパースマルチチャネルデータを扱う視覚的MAEの機能を利用し、その後、粗大なテクニックで正確な予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.007111482874135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Irregular Multivariate Time Series (IMTS) forecasting is challenging due to the unaligned nature of multi-channel signals and the prevalence of extensive missing data. Existing methods struggle to capture reliable temporal patterns from such data due to significant missing values. While pre-trained foundation models show potential for addressing these challenges, they are typically designed for Regularly Sampled Time Series (RTS). Motivated by the visual Mask AutoEncoder's (MAE) powerful capability for modeling sparse multi-channel information and its success in RTS forecasting, we propose VIMTS, a framework adapting Visual MAE for IMTS forecasting. To mitigate the effect of missing values, VIMTS first processes IMTS along the timeline into feature patches at equal intervals. These patches are then complemented using learned cross-channel dependencies. Then it leverages visual MAE's capability in handling sparse multichannel data for patch reconstruction, followed by a coarse-to-fine technique to generate precise predictions from focused contexts. In addition, we integrate self-supervised learning for improved IMTS modeling by adapting the visual MAE to IMTS data. Extensive experiments demonstrate VIMTS's superior performance and few-shot capability, advancing the application of visual foundation models in more general time series tasks. Our code is available at https://github.com/WHU-HZY/VIMTS.
• Abstract（参考訳）: 不規則な多変量時系列(IMTS)予測は、マルチチャネル信号の非整合性や大量の欠落データの存在により困難である。 既存の手法では、重要な欠落した値のために、そのようなデータから信頼できる時間パターンを捉えるのに苦労している。 事前訓練された基礎モデルはこれらの課題に対処する可能性を示しているが、通常はRTS(Regularly Smpled Time Series)のために設計されている。 視覚的Mask AutoEncoder(MAE)のマルチチャネル情報モデリング能力とRTS予測の成功に触発されて,IMTS予測にVisual MAEを適用するフレームワークであるVIMTSを提案する。 欠落した値の影響を軽減するため、VIMTSはまずタイムラインに沿ってIMTSを同じ間隔で特徴パッチに処理する。 これらのパッチは、学習したチャネル間の依存関係を使って補完される。 そして、パッチ再構成のためのスパースマルチチャネルデータの処理における視覚的MAEの機能を活用し、その後、集中したコンテキストから正確な予測を生成する粗大な技法を用いる。 さらに、視覚的MAEをIMTSデータに適応させることにより、自己教師付き学習を統合し、IMTSモデリングを改善する。 大規模な実験では、VIMTSの優れた性能と少ないショット能力を示し、より一般的な時系列タスクにおける視覚的基礎モデルの適用を推し進めている。 私たちのコードはhttps://github.com/WHU-HZY/VIMTS.comで公開されています。

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