【报告内容】

汇报人：姚梦钊

汇报单位：河海大学

主题：《TimeXer: Empowering Transformers for Time Series Forecasting with Exogenous Variables》

1、Introduction

2、Method

3、Experiments

4、Conclusions

【报告总结】

1.待解决问题描述

内部变量单独预测：单独预测并不能符合一些时序数据，例如股票交易记录等与外部市场有密切相关的时序预测

2.相关创新方案

本文提出了一种引入外部变量预测的模型，通过实现外生变量辅助内生变量从而达到良好的预测效果。

1）内生变量嵌入：Patch+Global

2）外生变量嵌入：单个变量嵌入

3）内生变量自注意力

4）内生变量和外生变量的交叉注意力

3.实验总结

短期预测公开数据集和长期预测公开数据集上，多次预测平均值下表现良好，考虑到外生变量在真实世界预测场景中的普遍性，我们赋予规范 Transformer 架构在不修改架构的情况下整合外生信息的能力。从技术上讲，TimeXer 以每个Patch、每个变量的方式重新审视注意力机制，以捕获内生时间依赖性以及内生和外生变量之间的多变量相关性。通过巧妙设计的全局令牌，我们提出的 TimeXer 能够协调不同目的的变量。实验结果表明，我们提出的 TimeXer 有效地摄取了外生信息，以促进在单变量和多变量设置下预测内生序列。此外，TimeXer 已显示出解决复杂现实世界预测场景的潜在可扩展性和有前途的能力，包括值缺失、时间错位或序列异质性等挑战。存在不足，特征筛选问题，过多的外部特征导致计算开销过大，反而引入噪声从而降低性能

4.未来工作

特征筛选的模型构建

报告时间：2025年06月13日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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