今天给大家介绍一篇清华大学关于深度时序模型的最新综述性工作。这篇文章的着眼点是深度时间序列模型的模型结构方面，提供了各类时间序列问题的深度学习模型结构发展过程和效果对比，并提供了一套复现各类深度时序模型的开源代码，目前git上已经5k+个star。

下面整体介绍一下本文的核心内容，包括任务类型、基础模块、模型结构、Benchmark、实验评估等5个部分。其中，开源代码的代码解析，已经逐步更新到了知识星球中，感兴趣的同学欢迎加入星球，在【代码解析专栏】获取相应资料。

论文标题：Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark

开源代码：

1.任务类型

2.基础模块

在介绍模型结构之前，本文重点介绍了深度时间序列相配套的基础模块。基础模块部分主要是如何处理原始的时间序列数据，让其更好适配深度时序模型。具体可以分为以下几个模块。

平稳性处理：包括ReVIN等的时间序列预处理方法，让输入序列具备平稳的均值、方差等统计量；

分解：包括趋势项、季节项分解，或者类似NBeats中basis扩展、多变量预测中的变量维度/时间维度的矩阵分解等；

傅里叶变换：包括各类的傅里叶变换，将时间序列数据从时域转换成频域，在频域建模这类方法。

3.模型结构

下图展示了深度时间序列模型的各种结构，以及各个模型的提出时间，涵盖了深度时序模型的发展历程。这些模型在知识星球中基本都有详细解析，此外目前在知识星球持续更新的时间序列预测专题，也按照类似的思路详细整理了各个模型结构的原理，感兴趣的同学可以加入查看相应专栏。

第一类模型是基于MLP的建模方法。这类模型很简单，以历史序列作为输入，通过一个全连接网络，映射到输出维度；

第二类模型是基于RNN的建模方法，核心是基于RNN的自回归建模能力，对历史规律进行捕捉，并自回归的逐个解码出未来每个时间步的预测结果；

第三类模型是基于CNN的建模方法，包括基础的1D建模，以及在TimesNet中提出的2D建模方法；

第四类模型是基于GNN的建模方法，主要用在多变量时间序列建模中，将各个变量之间的关系，通过图学习的方式刻画出来；

第五类模型是基于Transformer的建模方法，也是目前最常见的模型。文中又根据attention的建模维度，进一步分为point-wise、patch-wise、series-wise类型。Point-wise就是最基础的Transformer，每个时间步之间计算attention score；patch-wise就是PatchTST中的方法，将相邻几个时间步的序列聚合成patch，attention作用到patch之间；series-wise指的是iTransformer这种方法，将一个序列作为整体，attention主要用在变量间关系的计算。

4.Benchmark

文中搭建了一套完整的深度时间序列模型Benchmark，整体构造如下图，包括数据源、模型Layer、整体模型、适配不同任务的head、模型评估等模块。

5.实验评估

基于上述的深度时序模型Benchmark，本文进行了一系列实验，评估各个模型在各类任务上的效果。下图是区分CNN、RNN、MLP、Transformer等模型结构在不同任务上的效果。整体来看，Transformer模型在各个任务上都取得了更好的效果，而CNN模型在分类问题、填充问题、异常检测问题上，可以取得比Transformer更优的效果。

在具体的模型效果上，下图列举了不同SOTA模型在各个任务上的效果排名，其中iTransformer、Transformer、PatchTST在时序预测上取得了最优效果了；TimesNet则在剩余的填充任务、分类任务、异常检测任务中取得了最优效果。

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