論文の概要: PA-RNet: Perturbation-Aware Reasoning Network for Multimodal Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04750v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 09:26:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.591964
• Title: PA-RNet: Perturbation-Aware Reasoning Network for Multimodal Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: PA-RNet:マルチモーダル時系列予測のための摂動認識推論ネットワーク
• Authors: Chanjuan Liu, Shengzhi Wang, Enqiang Zhu,
• Abstract要約: 時系列予測のための堅牢なフレームワークであるPA-RNet(Perturbation-Aware Reasoning Network for Multimodal Time Series Forecasting)を提案する。 PA-RNetは最先端のベースラインを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.359557447960552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world applications, multimodal time series data often suffer from interference, especially in the textual modality. Existing methods for multimodal time series forecasting often neglect the inherent perturbations within textual data, where irrelevant, noisy, or ambiguous content can significantly degrade model performance, particularly when the noise exhibits varying intensity or stems from structural inconsistencies. To address this challenge, we propose PA-RNet (Perturbation-Aware Reasoning Network for Multimodal Time Series Forecasting), a robust multimodal forecasting framework. PA-RNet features a perturbation-aware projection module and a cross-modal attention mechanism to effectively separate noise from the textual embeddings while maintaining semantically meaningful representations, thereby enhancing the model's generalization ability. Theoretically, we establish the Lipschitz continuity of PA-RNet with respect to textual inputs and prove that the proposed perturbation module can reduce expected prediction error, offering strong guarantees of stability under noisy conditions. Furthermore, we introduce a textual perturbation pipeline that can be seamlessly incorporated into existing multimodal time series forecasting tasks, allowing for systematic evaluation of the model's robustness in the presence of varying levels of textual noise. Extensive experiments across diverse domains and temporal settings demonstrate that PA-RNet consistently outperforms state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションでは、マルチモーダル時系列データはしばしば干渉、特にテキストのモダリティに悩まされる。 既存のマルチモーダル時系列予測法では、無関係、うるさい、曖昧な内容がモデル性能を著しく低下させ、特にノイズが様々な強度を示す場合や構造上の矛盾から生じる場合、テキストデータ内の固有の摂動を無視することが多い。 そこで我々は,マルチモーダル時系列予測フレームワークであるPA-RNet(Perturbation-Aware Reasoning Network for Multimodal Time Series Forecasting)を提案する。 PA-RNetは摂動認識プロジェクションモジュールとクロスモーダルアテンション機構を備えており、意味的に意味のある表現を維持しながら、テキスト埋め込みからノイズを効果的に分離し、モデルの一般化能力を高める。 理論的には,テキスト入力に対するPA-RNetのリプシッツ連続性を確立し,提案した摂動モジュールが予測誤差を低減できることを示す。 さらに、既存のマルチモーダル時系列予測タスクにシームレスに組み込むことができるテキスト摂動パイプラインを導入し、様々なレベルのテキストノイズが存在する場合のモデルの頑健さを体系的に評価する。 さまざまなドメインにわたる大規模な実験と時間的設定は、PA-RNetが一貫して最先端のベースラインを上回っていることを示している。

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