[论文解读] Time Series Compression Based on Adaptive Piecewise Recurrent Autoencoder
本文提出了一种基于自适应分段循环自动编码器（RAE）与长短期记忆（LSTM）网络的有损时间序列压缩方法。通过根据局部时间序列统计特性动态调整输入窗口大小，并利用RAE联合编码隐藏状态与输入，该方法在用户定义的偏差约束下实现了高达0.03的压缩比，且重建误差极低（RMSE ≤ 0.07）。
Time series account for a large proportion of the data stored in financial, medical and scientific databases. The efficient storage of time series is important in practical applications. In this paper, we propose a novel compression scheme for time series. The encoder and decoder are both composed by recurrent neural networks (RNN) such as long short-term memory (LSTM). There is an autoencoder between encoder and decoder, which encodes the hidden state and input together and decodes them at the decoder side. Moreover, we pre-process the original time series by partitioning it into segments with various lengths which have similar total variation. The experimental study shows that the proposed algorithm can achieve competitive compression ratio on real-world time series.
研究动机与目标
- 为解决金融、医疗、能源等领域大规模时间序列数据在存储与传输方面的高效处理挑战。
- 开发一种有损压缩方案，确保下游任务（如预测与可视化）所需的足够重建质量。
- 通过根据时间序列局部复杂度自适应调整输入窗口大小，实现压缩效率的提升。
- 利用LSTM在编码器与解码器中对长期依赖关系进行建模，提升重建精度。
- 提供一种具有最大重建偏差保证的方法，适用于对精度有要求的应用场景。
提出的方法
- 该方法采用一种循环自动编码器（RAE），使用两个并行的LSTM网络对时间序列数据进行编码与解码。
- 采用自适应输入窗口策略，根据局部时间序列变化动态调整窗口大小，并通过二分查找优化以最小化重建误差。
- 将输入序列插值或下采样至RAE固定的输入维度，从而实现可变分辨率的压缩。
- 编码器同时对输入序列及其隐藏状态进行压缩，而解码器则利用潜在表示重建信号。
- RAE通过端到端训练最小化重建误差，且最大偏差（L∞范数）受用户定义的容差约束。
- 通过在RAE框架内独立或联合处理各通道，将该算法扩展至多维时间序列。
实验结果
研究问题
- RQ1自适应窗口策略是否能提升具有不同局部复杂度的时间序列的压缩效率？
- RQ2将LSTM与循环自动编码器结合，是否能更有效地重建时间序列中的长期依赖关系？
- RQ3所提方法能否在保持用户定义的重建误差边界的同时实现高比率压缩？
- RQ4与固定窗口方法相比，自适应RAE在压缩比与重建精度方面的性能如何？
- RQ5该方法在现实世界传感器采集的多维时间序列上具有多大程度的可扩展性？
主要发现
- 在地震信号上，该方法在最大可容忍偏差为0.15时实现0.03的压缩比，RMSE为0.07。
- 对于地震数据，当可容忍偏差为0.1时，压缩比达到0.06，RMSE为0.03。
- 在多维人体活动数据上，该方法在偏差容忍度为0.15时实现0.05的压缩比，RMSE为0.02。
- 在人体活动数据上，当偏差容忍度提高至0.2时，压缩比增至0.03，而RMSE保持在0.05。
- 自适应窗口策略显著提升了压缩效率，通过聚焦于信息丰富的片段并减少平滑区域的冗余。
- 在编码器与解码器中均使用LSTM，有效建模了长期时间依赖关系，从而提升了重建质量。
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