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Forecasting Augmentation Taxonomy	2026-05-26	concept	time-series data-augmentation forecasting taxonomy	temporal-patch-shuffle-tps

Forecasting Augmentation Taxonomy

时间序列预测增强方法的分类体系——频域、时频域、分解、Patch 四条路线。

完整分类

预测增强方法
├── 频域 (Frequency Domain)
│   ├── RobustTAD — DFT 幅度/相位扰动
│   ├── FreqMask — FFT mask 清零
│   ├── FreqMix — FFT 频谱混合
│   └── Dominant Shuffle — top-k 主导频率 shuffle
├── 时频域 (Time-Frequency)
│   ├── WaveMask — DWT mask
│   └── WaveMix — DWT 混合
├── 分解 (Decomposition)
│   ├── STAug — EMD + IMF mixup
│   ├── wDBA — DTW 对齐平均
│   └── MBB — STL + bootstrap
├── Patch (时域)
│   └── TPS — 重叠 patch + variance shuffle ⭐
└── 其他
    └── Upsample — 线性插值拉伸

演化路径

频域方法（FreqMask/FreqMix）→ 时频域（WaveMask/WaveMix，加入时间定位）→ Patch 时域（TPS，直接操作原始信号）

趋势：从全局操作走向局部受控扰动，从频域走向时域。

关键维度对比

维度	频域	时频域	分解	Patch
时间定位	❌	✅	✅	✅
计算效率	高	中	低	高
时间结构保留	低	中	高	高
当前 SOTA	—	—	—	TPS

相关页面

• temporal-patch-shuffle — 当前 SOTA
• freqmask-freqmix — 频域方法
• wavemask-wavemix — 时频域方法
• time-series-forecasting-augmentation — 领域框架