TimeFlow: SDE-basierte Methode erzeugt effiziente, stochastisch bewusste Zeitreihen

Die Erzeugung hochwertiger Zeitreihendaten ist ein zentrales Forschungsfeld, weil sie zahlreiche nachgelagerte Analyseaufgaben unterstützt. Ein Hauptproblem besteht darin, die inhärente Stochastizität von zeitlichen Dynamiken korrekt abzubilden, da reale Sequenzen häufig zufällige Schwankungen und lokale Variationen aufweisen.

Während Diffusionsmodelle hervorragende Ergebnisse liefern, sind sie bei der Generierung sehr rechenintensiv und benötigen oft Hunderte bis Tausende von Funktionsauswertungen pro Probe. Flow‑Matching bietet ein effizienteres Paradigma, doch die herkömmliche ODE‑basierte Formulierung erfasst die Zufälligkeit nicht explizit, was die Treue der generierten Sequenzen einschränkt.

TimeFlow adressiert diese Lücke, indem es ein SDE‑basiertes Flow‑Matching-Framework entwickelt, das ausschließlich auf einem Encoder‑Only‑Architektur aufbaut. Durch eine komponentenweise zerlegte Geschwindigkeitsfeld‑Struktur werden die vielschichtigen Eigenschaften von Zeitreihen erfasst, und ein zusätzlicher stochastischer Term erweitert die Optimierung, um die Ausdruckskraft weiter zu erhöhen. Das Modell ist flexibel und unterstützt sowohl unbedingte als auch bedingte Generierungsaufgaben innerhalb eines einheitlichen Rahmens.

Umfangreiche Experimente an vielfältigen Datensätzen zeigen, dass TimeFlow die führenden Baselines in Bezug auf Generierungsqualität, Vielfalt und Recheneffizienz konsequent übertrifft. Damit stellt TimeFlow einen bedeutenden Fortschritt für die effiziente, stochastisch bewusste Erzeugung von Zeitreihen dar.