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TriD-MAE: A Generic Pre-trained Model for Multivariate Time Series with Missing Values

缺少数据 可解释性 计算机科学 插补(统计学) 单变量 数据挖掘 人工智能 时间序列 多元统计 机器学习 嵌入 模式识别(心理学)
作者
Kai Zhang,Chao Li,Qinmin Yang
标识
DOI:10.1145/3583780.3615097
摘要

Multivariate time series(MTS) is a universal data type related to various real-world applications. Data imputation methods are widely used in MTS applications to deal with the frequent data missing problem. However, these methods inevitably introduce biased imputation and training-redundancy problems in downstream training. To address these challenges, we propose TriD-MAE, a generic pre-trained model for MTS data with missing values. Firstly, we introduce TriD-TCN, an end-to-end module based on TCN that effectively extracts temporal features by integrating dynamic kernel mechanisms and a time-flipping trick. Building upon that, we designed an MAE-based pre-trained model as the precursor of specialized downstream models. Our model cooperates with a dynamic positional embedding mechanism to represent the missing information and generate transferable representation through our proposed encoder units. The overall mixed data feed-in strategy and weighted loss function are established to ensure adequate training of the whole model. Comparative experiment results in time series prediction and classification manifest that our TriD-MAE model outperforms the other state-of-the-art methods within six real-world datasets. Moreover, ablation and interpretability experiments are delivered to verify the validity of TriD-MAE's
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