Neues Modell zur verbesserten Generierung von Zeitreihen unter Berücksichtigung von Populationseigenschaften
Artikel jetzt als Podcast anhören
Die verbesserte Generierung von Zeitreihen: Berücksichtigung von Populationseigenschaften mit Diffusionsmodellen
Diffusionsmodelle haben sich als vielversprechende Methode zur Generierung hochwertiger Zeitreihendaten erwiesen. Bisherige Ansätze konzentrieren sich jedoch meist auf die Authentizität der Daten auf individueller Ebene und vernachlässigen die Erhaltung der Eigenschaften auf Populationsebene. Diese Eigenschaften umfassen die Werteverteilungen für jede Dimension und die Verteilungen bestimmter funktionaler Abhängigkeiten (z. B. Kreuzkorrelation) zwischen verschiedenen Dimensionen. Dies ist jedoch entscheidend, um die statistischen Erkenntnisse der Datensätze zu erhalten, Modellverzerrungen zu minimieren und nachgelagerte Aufgaben wie die Zeitreihenvorhersage zu verbessern.
Ein Beispiel: Bei der Generierung von Zeitreihendaten zum Energieverbrauch eines Hauses sollten die Werteverteilungen der Außentemperatur und der Küchentemperatur sowie die Verteilung der Kreuzkorrelation zwischen ihnen erhalten bleiben. Da bestehende Modelle dies oft nicht berücksichtigen, weisen die generierten Daten häufig Abweichungen von den ursprünglichen Daten auf.
PaD-TS: Ein populationsbewusstes Diffusionsmodell
Um dieses Problem zu adressieren, wurde das populationsbewusste Diffusionsmodell für Zeitreihen (PaD-TS) entwickelt. Dieses Modell zielt darauf ab, die Eigenschaften auf Populationsebene besser zu erhalten. Die wichtigsten Neuerungen von PaD-TS sind:
Eine neue Trainingsmethode, die explizit die Erhaltung der Populationseigenschaften von Zeitreihen berücksichtigt.
Eine neue Dual-Channel-Encoder-Modellarchitektur, die die Struktur der Zeitreihendaten besser erfasst.
Empirische Ergebnisse und Vorteile
Empirische Ergebnisse mit gängigen Benchmark-Datensätzen zeigen, dass PaD-TS die durchschnittliche Abweichung der Kreuzkorrelationsverteilung zwischen realen und synthetischen Daten um das 5,9-fache verbessern kann und gleichzeitig eine mit den modernsten Modellen vergleichbare Leistung bei der individuellen Authentizität erzielt. Dadurch ermöglicht PaD-TS:
Eine genauere Repräsentation der zugrundeliegenden Datenstruktur.
Eine verbesserte Generalisierbarkeit der generierten Daten.
Eine höhere Zuverlässigkeit bei nachgelagerten Analyseaufgaben.
Die verbesserte Erhaltung der Populationseigenschaften durch PaD-TS trägt dazu bei, die Aussagekraft generierter Zeitreihendaten zu erhöhen und deren Anwendung in verschiedenen Bereichen zu erweitern. Dies ist besonders relevant für Unternehmen wie Mindverse, die KI-gestützte Lösungen für die Verarbeitung und Analyse von Daten entwickeln. Durch die Integration von Modellen wie PaD-TS in ihre Plattform können sie ihren Kunden noch präzisere und zuverlässigere Ergebnisse liefern.
Die Weiterentwicklung von Diffusionsmodellen wie PaD-TS ist ein wichtiger Schritt in der Verbesserung der Zeitreihengenerierung. Die Berücksichtigung von Populationseigenschaften ermöglicht eine realistischere und aussagekräftigere Datengenerierung, die für verschiedene Anwendungen von großem Nutzen sein kann.
Bibliographie: Li, Y., Meng, H., Bi, Z., Urnes, I. T., & Chen, H. (2025). Population Aware Diffusion for Time Series Generation. arXiv preprint arXiv:2501.00910. Wassing, J. (2024). A Survey on Diffusion Models for Time Series and Spatio-Temporal Data. Forrow, A. (2024). Consistent diffusion matrix estimation from population time series. arXiv preprint arXiv:2408.14408. Paperreading.club. Population Aware Diffusion for Time Series Generation. Anonymous. (2024). High-quality and controllable time series generation with diffusion in transformers. In ICLR 2025 Conference Submission. Tashiro, T., Song, Y., Song, J., & Ermon, S. (2024). Density-Aware Temporal Attentive Step-wise Diffusion Model For Medical Time Series Imputation. arXiv preprint arXiv:2411.14928. Zeng, A., Song, Y., Tashiro, T., & Ermon, S. (2024). STEPS: Scalable Temporal Encoder-decoder for Time Series Prediction and Generation. Dai, Y., & Ji, H. (2024). Time Series Generation by Diffusion Models. In Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (pp. 5832-5846). PMLR. Rasul, K., Sheikh, A., Rahman, Z., & Khan, M. A. (2023). Time Series Forecasting with Diffusion Models. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023 (pp. 11268-11279). Ismail Fawaz, H., Forestier, G., Weber, J., Idoumghar, L., & Muller, P. A. (2024). Diffusion Models for Time Series Applications: A Survey. Expert Systems with Applications, 261, 230718.
