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title: "Temporal Patch Shuffle (TPS)"
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created: 2026-05-26
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type: concept
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tags: ["time-series", "data-augmentation", "forecasting", "patch-based"]
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sources: ["temporal-patch-shuffle-tps"]
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# Temporal Patch Shuffle (TPS)
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> 基于重叠时间 patch 的选择性 shuffle 增强方法——当前时间序列预测增强的 SOTA。
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## 核心流程
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1. **拼接**:x ∥ y → s,从源头强制 [[data-label-consistency|数据-标签一致性]]
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2. **Temporal Patching**:patch 长度 p、stride s,提取**重叠** patch
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3. **Variance 评分**:跨通道计算每个 patch 的 variance,低 variance = 更安全的扰动对象
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4. **选择性 Shuffle**:variance 最低的 α 比例 patch 被随机置换
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5. **重建**:重叠区域取平均——自然平滑 shuffle 引入的不连续性
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6. **拆分**:s̃ → x̃, ỹ
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## 设计直觉
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- **重叠是关键**:相邻 patch 共享时间步,重建时过渡平滑;换成非重叠 → 明显退化
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- **Variance 启发式**:保守策略——低 variance 的 patch 结构特征少,扰动更安全
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- **时域优先**:直接操作原始信号优于 FFT 变换后操作
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## 为什么比其他方法好
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| 对比维度 | TPS | 频域方法 | 分解方法 |
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| 时间定位 | ✅ 原生 | ❌ FFT 丢失 | ✅ EMD 保留 |
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| 计算开销 | 低 | 低 | 高(EMD) |
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| input-target 一致性 | ✅ 内置 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
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| 跨任务泛化 | ✅ 预测+分类 | 预测为主 | 预测为主 |
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## 超参数
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- p:patch 长度
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- s:stride(< p 则重叠)
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- α:shuffle 比例(0.7-1.0 最优)
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实际不跑 Cartesian 网格,约 20 种候选配置做验证集搜索。
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## 实验结果摘要
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- 长期预测:9 数据集 × 5 骨干,MSE 改善 2.08%-10.51%
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- 短期交通:4 PeMS 数据集,MSE 改善 0%-7.14%
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- 分类任务:UCR +0.50%, UEA +1.10%
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## 相关页面
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- [[time-series-forecasting-augmentation]] — 预测增强通用框架
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- [[data-label-consistency]] — 联合增强的理论基础
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- [[freqmask-freqmix]] — 频域替代方案
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- [[wavemask-wavemix]] — 时频域替代方案
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- [[temporal-patch-shuffle-tps]] — 原始综述文章
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