MR-ImagenTime：通过双图像表示实现多分辨率时间序列生成
机器学习
2026-04-09 v2 人工智能
摘要
时间序列预测在多个领域至关重要，但现有模型在固定长度输入和多尺度建模方面存在不足。我们提出MR-CDM框架，结合层次化多分辨率趋势分解、针对可变长度输入的自适应嵌入机制，以及多尺度条件扩散过程。基于四个真实数据集的评估显示，MR-CDM显著优于最先进的基线方法（如CSDI、Informer），将MAE和RMSE分别降低约6-10个百分点。
引用
@article{arxiv.2603.28253,
title = {MR-ImagenTime: Multi-Resolution Time Series Generation through Dual Image Representations},
author = {Xianyong Xu and Yuanjun Zuo and Zhihong Huang and Yihan Qin and Haoxian Xu and Leilei Du and Haotian Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.28253},
year = {2026}
}