最近压力太大，特别想发论文，问了一下deepseek有没有什么推荐的场景，他总结出如下场景，可我也做了10几个idea的尝试发现有大的提升真的很难了，要提升只有个别有略微提升（举例：ETT系列提升了，weather就提升不了，反之一样），所以我在想2025的方向究竟是CNN、transformer、MLP等等哪个可以做一下先驱性的工作，也期待能从CV或其他领域发现一些创新，大家可以看一下他的推荐，我最近再看以数据驱动的patch+backbone看看有没有搞头。下面是我的飞书链接可以互相探讨：

Docshttps://h1sy0ntasum.feishu.cn/wiki/PLGgw1VpCiI2GpkEe4Pc4SCPnkX?from=from_copylink

一、时间序列预测近期顶会论文推荐（2023-2024最新研究）

以下为近年顶会中值得关注的方向及代表性论文（附ArXiv链接，便于快速获取）：

1. Transformer改进方向

   1. 论文：《Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting》 (NeurIPS 2023)

   2. 亮点：提出自相关机制替代传统注意力，显著提升长期预测效率。

   3. 代码：GitHub链接

2. 扩散模型应用

   1. 论文：《Diffusion-based Time Series Imputation and Forecasting》 (ICLR 2024)

   2. 亮点：将扩散模型引入缺失值填补与预测联合任务，鲁棒性显著提升。

   3. 代码：AI4HealthUOL/SSSD: Repository for the paper: 'Diffusion-based Time Series Imputation and Forecasting with Structured State Space Models'

3. 低资源学习

   1. 论文：《PromptCast: A New Prompt-based Learning Paradigm for Time Series Forecasting》 (KDD 2023)

   2. 亮点：基于Prompt的小样本学习框架，医疗领域数据验证有效。

   3. 代码：kuazhangxiaoai/promptcast

4. 因果推断结合

   1. 论文：《Causal Graph ODE for Counterfactual Time Series Prediction》 (AAAI 2024)

   2. 亮点：结合因果图与神经ODE，解决反事实推理问题。

   3. 代码：Jun-Kai-Zhang/CAG-ODE

二、2024-2025年易出成果的六大方向分析

1. 多模态时序预测

   1. 优势：现实场景中多源数据（如传感器+视频）易获取，方法创新空间大。我没尝试过，可以试一试

   2. 关键点：设计轻量级跨模态对齐模块（如对比学习）。

   3. 推荐会议：KDD、WWW（侧重应用）、ICML（侧重理论）。

2. 长期预测（LTSF）

   1. 热点方法：时序分解（Season-Trend分解）+稀疏化注意力机制。

   2. 数据建议：选用ETT、Electricity等公开长期数据集，对比实验中需包含Informer、Autoformer等基线。

3. 低资源场景

   1. 小样本学习：Meta-learning + Prompt Tuning，医疗、金融领域易发顶会（如KDD、AAAI）。

   2. 迁移学习：预训练模型（如TS-TCC） + 领域适配，工业故障检测案例可投ICDM。

4. 扩散模型

   1. 潜力方向：将连续时间扩散（如Score SDE）与离散时序结合，理论创新易中ICML/NeurIPS。

   2. 注意点：需设计高效采样策略，避免计算开销过大。

5. 可解释性

   1. 方法：注意力可视化（如Temporal Saliency Maps） + 因果发现（如Granger因果）。

   2. 推荐会议：AAAI、IJCAI（偏应用）、ICML（偏理论）。

6. 时空图网络

   1. 创新点：动态图结构学习（如自适应邻接矩阵）+ 时空解耦建模。

   2. 数据：交通领域PeMS数据集、能源电网数据。

三、投稿策略与实操建议

1. 会议选择优先级

   1. 冲刺顶会：NeurIPS（10月截稿）、ICML（1月截稿）、KDD（2月截稿）。

   2. 保底选择：ICDM（7月截稿）、AAAI（9月截稿）。

   3. 注意：NeurIPS 2024将于2024年10月截稿，建议立即启动实验。

2. 代码与实验

   1. 复现基线：使用PyTorch Forecasting、Darts等库快速对比主流模型（如TFT、N-Beats）。

   2. 创新捷径：在经典模型（如Informer）上改进1-2个模块（如分解层+扩散解码），实验部分需覆盖3种以上数据集。

3. 写作技巧

   1. 故事线模板：发现现有方法缺陷（如长期预测的累积误差）→ 提出新模块（如分解+扩散联合建模）→ 理论证明（收敛性分析）→ 多场景验证。

   2. 可视化：绘制预测曲线对比图、注意力热力图、消融实验表格。

四、可复现的代码工具推荐

1. 框架：PyTorch Lightning + WandB（实验管理）。

2. 数据：公开数据集（UCI/Electricity/ETT） + 合成数据（用Gaussian Process生成）。

3. 加速技巧：使用TSMixer（轻量CNN+MLP）快速验证idea，再迁移到Transformer架构。

总结

2024年最容易出成果的方向：多模态时序预测（应用性强）、扩散模型（理论新颖）、低资源学习（贴合实际需求）。建议选择1个方向，在现有SOTA模型上改进1-2个模块，搭配充分实验，3个月内可完成一篇顶会投稿。需密切关注ArXiv的最新预印本（如搜索“time series forecasting 2024”），避免重复工作。