Прогнозирование временных рядов: устойчивость к аномалиям

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет повысить надежность моделей прогнозирования временных рядов в условиях нестабильности и появления нетипичных данных.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Анализ аномалий во временных рядах выявляет, что отклонения во входных данных могут быть как незначительными и не влияющими на прогноз, так и критичными, распространяющимися на выходной сигнал и требующими особого внимания при построении моделей.

Предлагается фреймворк Co-TSFA, использующий контрастное обучение для выравнивания латентных представлений и повышения устойчивости к аномалиям при прогнозировании временных рядов.

Прогнозирование временных рядов часто сталкивается с трудностями при наличии аномалий, влияющих на точность предсказаний. В данной работе, ‘Contrastive Time Series Forecasting with Anomalies’, предлагается новый фреймворк Co-TSFA, использующий контрастное обучение для повышения устойчивости моделей к аномальным событиям. Co-TSFA позволяет отличать преходящие отклонения от значимых изменений в данных, выстраивая соответствие между скрытыми представлениями и изменениями в прогнозах. Способен ли предложенный подход эффективно адаптироваться к различным типам аномалий и улучшить качество прогнозирования в реальных условиях?

Неуловимость Прогнозов: Вызовы Точного Предсказания Временных Рядов

Точное прогнозирование временных рядов имеет решающее значение для широкого спектра приложений, включая эффективное управление ресурсами и планирование в финансовой сфере. Однако, традиционные методы часто сталкиваются с трудностями при работе со сложностями реального мира. Эти методы, как правило, предполагают стационарность данных и линейные зависимости, что редко встречается на практике. Неожиданные всплески спроса, колебания цен на сырье, сезонные изменения — все эти факторы могут существенно искажать прогнозы, приводя к неоптимальным решениям и финансовым потерям. Более того, стандартные алгоритмы могут быть чувствительны к выбросам и аномалиям, требуя предварительной обработки данных и тщательной настройки параметров, что значительно усложняет процесс прогнозирования и снижает его надежность.

Нестационарные временные ряды и наличие аномалий представляют собой существенные трудности для построения надежных прогнозов. В отличие от стационарных рядов, где статистические свойства остаются постоянными во времени, нестационарные ряды демонстрируют изменяющиеся средние значения, дисперсию или автокорреляцию, что делает экстраполяцию прошлых данных в будущее проблематичной. Аномалии, или выбросы, искажают закономерности, свойственные ряду, и могут существенно повлиять на точность прогнозов, особенно если алгоритм не учитывает или неправильно интерпретирует эти отклонения. Сочетание нестационарности и аномалий требует применения сложных методов анализа и моделирования, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно фильтровать нежелательные воздействия, чтобы обеспечить получение реалистичных и полезных прогнозов, применимых в различных областях, от финансового анализа до управления ресурсами.

Существующие методы прогнозирования временных рядов зачастую демонстрируют хрупкость при столкновении с неожиданными изменениями или сдвигами в базовых закономерностях. Это связано с тем, что многие алгоритмы оптимизированы под конкретные, стабильные условия, и не способны адаптироваться к новым, непредсказуемым данным. Например, модель, обученная на исторических данных о продажах, может дать сбой при внезапном изменении потребительского спроса, вызванном внешними факторами, таким как экономический кризис или появление нового конкурента. Подобная негибкость ограничивает практическую ценность прогнозов, особенно в динамичных и непредсказуемых средах, где требуется высокая степень надежности и адаптивности. Разработка алгоритмов, устойчивых к изменениям и способных к самообучению, является ключевой задачей современной науки о данных.

Анализ транзакций в банкоматах показал высокую волатильность, резкие скачки активности и отсутствие выраженной повторяющейся временной структуры.

Укрепление Прогнозов: Контрастивная Регуляризация Временных Рядов

Co-TSFA представляет собой новый фреймворк контрастивной регуляризации, разработанный для повышения устойчивости моделей прогнозирования временных рядов к аномальным входным данным. Традиционные методы часто демонстрируют снижение производительности при наличии выбросов или искажений во входных данных, что ограничивает их применимость в реальных сценариях. Co-TSFA решает эту проблему путем обучения модели создавать устойчивые представления данных, менее чувствительные к аномалиям. Это достигается за счет использования контрастного обучения, которое способствует формированию латентного пространства, где нормальные и аномальные паттерны четко различаются. В результате модель способна более эффективно экстраполировать и прогнозировать временные ряды, даже при наличии шумов и искажений во входных данных, обеспечивая более надежные и точные результаты.

Метод Co-TSFA использует принципы контрастного обучения для повышения устойчивости моделей прогнозирования временных рядов. В рамках этого подхода, модель обучается различать нормальные и аномальные паттерны во входных данных. Это достигается путем формирования пар данных, где одна представляет собой нормальный временной ряд, а другая — его модифицированную, аномальную версию. Модель обучается минимизировать расстояние в латентном пространстве между нормальными данными и их слегка измененными версиями, и максимизировать расстояние между нормальными данными и аномальными, тем самым улучшая способность обнаруживать и обрабатывать нарушения в данных и повышая надежность прогнозов.

В рамках Co-TSFA достигается выравнивание латентных представлений для обеспечения соответствия изменений в латентном пространстве значимым изменениям в прогнозируемых выходных данных. Это реализуется путем минимизации расхождения между латентными векторами, соответствующими близким по времени точкам или схожим паттернам во временном ряду. Такой подход гарантирует, что небольшие возмущения во входных данных не приводят к непропорциональным изменениям в выходном прогнозе, повышая тем самым надежность и интерпретируемость модели. Конкретно, изменения в латентном пространстве отражают реальные изменения в данных, а не артефакты, вызванные особенностями обучения, что упрощает анализ и понимание поведения модели при различных входных условиях.

Co-TSFA использует конвейер обработки данных для выделения положительных и отрицательных пар, необходимых для обучения.

Различение Отклонений: Входные и Выходные Аномалии

Архитектура Co-TSFA разработана для эффективной обработки как аномалий входных данных, не влияющих на прогноз (input-only anomalies), так и аномалий, распространяющихся на прогноз (input-output anomalies). В случае аномалий входных данных, которые не изменяют предсказанные значения, Co-TSFA способен идентифицировать отклонения без ложных срабатываний. В то же время, для аномалий, влияющих на прогноз, модель позволяет выявить как саму аномалию во входных данных, так и несоответствие между прогнозом и фактическим значением, обеспечивая комплексный анализ и точное определение характера аномалии. Разделение и обработка этих двух типов аномалий критически важны для обеспечения надежности и точности системы прогнозирования в различных сценариях.

Для повышения способности модели обобщать данные и выявлять ранее не встречавшиеся аномальные паттерны, в Co-TSFA внедрены методы увеличения объема данных (data augmentation). Эти методы включают в себя генерацию синтетических аномалий путем модификации существующих аномальных последовательностей и добавления шума к нормальным данным. Такой подход позволяет модели обучаться на более разнообразном наборе данных, что способствует повышению ее устойчивости к различным типам аномалий и улучшению способности к обнаружению аномалий в реальных условиях эксплуатации, особенно в случаях, когда данные о редких аномалиях ограничены.

Эффективность Co-TSFA была подтверждена на различных наборах данных, включающих данные о дорожном движении, спросе на наличные и потреблении электроэнергии. При валидации на этих данных, модель демонстрирует стабильное снижение как средней абсолютной ошибки ($MAE$), так и среднеквадратичной ошибки ($MSE$) для различных типов аномалий. Это подтверждает широкую применимость Co-TSFA к задачам обнаружения аномалий в различных областях, не ограничиваясь конкретным типом временных рядов или характером аномалий.

В процессе обучения функция потерь Co-TSFA постепенно снижается, что свидетельствует о сходимости алгоритна, при этом каждый шаг по оси X соответствует обработке 10 пакетов данных.

Основа для Улучшений: Использование Существующих Архитектур

Co-TSFA демонстрирует совместимость и улучшает производительность ряда современных моделей прогнозирования временных рядов, включая Autoformer, TimesNet, TimeXer, iTransformer и Informer. Интеграция Co-TSFA с этими архитектурами позволяет использовать преимущества существующих решений, таких как механизмы внимания и способность улавливать долгосрочные зависимости в последовательных данных, одновременно повышая точность прогнозирования. В ходе тестирования подтверждена возможность эффективной работы Co-TSFA в сочетании с указанными моделями на различных наборах данных и в различных сценариях.

Основой для перечисленных моделей является архитектура Transformer, широко известная своим механизмом внимания (attention). Данный механизм позволяет модели фокусироваться на различных частях входной последовательности при обработке каждого элемента, что критически важно для анализа временных рядов. В отличие от рекуррентных нейронных сетей (RNN), Transformer способен эффективно обрабатывать длинные последовательности данных, захватывая долгосрочные зависимости между точками данных без потери информации. Это достигается благодаря использованию параллельных вычислений и способности устанавливать связи между любыми двумя точками во временном ряду, что позволяет модели учитывать контекст на больших временных интервалах и улучшать точность прогнозирования.

Оценка производительности Co-TSFA проводилась с использованием стандартных метрик, таких как MAE (средняя абсолютная ошибка), MSE (среднеквадратичная ошибка) и SMAPE (симметричная средняя абсолютная процентная ошибка). Результаты демонстрируют стабильное улучшение показателей на различных наборах данных и при обнаружении различных типов аномалий. Co-TSFA последовательно превосходит RobustTSF, особенно в сценариях Input+Output, где наблюдаются наиболее значительные улучшения. Статистическая значимость полученных результатов подтверждена на наборе данных ETTh1 (p-value < 0.01), что указывает на надежность и воспроизводимость полученных улучшений.

Обучение проходило стабильно и успешно, о чём свидетельствует снижение ошибок прогнозирования (MSE) как на тренировочных, так и на валидационных данных.

К Устойчивым и Надежным Системам Прогнозирования

Метод Co-TSFA представляет собой значительный шаг вперёд в области прогнозирования временных рядов, поскольку он эффективно преодолевает ограничения, присущие традиционным подходам. В отличие от существующих моделей, часто уязвимых к аномальным данным и неспособных адаптироваться к неожиданным изменениям, Co-TSFA предлагает надёжную структуру для обнаружения и смягчения влияния выбросов. Данная система не просто игнорирует аномалии, но и интегрирует информацию о них в процесс прогнозирования, что позволяет получать более точные и стабильные результаты даже в условиях нестабильности. Использование Co-TSFA потенциально способно значительно повысить надёжность прогнозов, обеспечивая более уверенное планирование и принятие решений в различных сферах, где точные предсказания играют ключевую роль.

Внедрение усовершенствованной системы прогнозирования способно оказать значительное влияние на различные сферы деятельности. В частности, в области управления ресурсами, точные прогнозы потребления энергии, воды или сырья позволяют оптимизировать распределение и снизить издержки. В финансовом планировании, более надежные предсказания рыночных тенденций и колебаний курсов активов способствуют принятию обоснованных инвестиционных решений и минимизации рисков. Не менее важна оптимизация цепочек поставок, где точное прогнозирование спроса позволяет сократить запасы, избежать дефицита и повысить эффективность логистики, что в конечном итоге приводит к снижению затрат и повышению удовлетворенности клиентов. Возможность предвидеть потенциальные сбои и адаптироваться к изменяющимся условиям делает данное развитие критически важным для обеспечения устойчивости и конкурентоспособности в современном мире.

Перспективные исследования в области Co-TSFA направлены на расширение сферы его применения за пределы текущих областей, включая анализ данных в геологии, медицине и климатологии. Параллельно ведется разработка усовершенствованных методов обнаружения аномалий, основанных на алгоритмах машинного обучения и статистического анализа, что позволит более эффективно выявлять и корректировать нетипичные отклонения в данных. Сочетание расширения области применения и повышения точности обнаружения аномалий обещает значительное улучшение надежности и устойчивости систем прогнозирования, открывая новые возможности для оптимизации процессов и принятия обоснованных решений в различных сферах деятельности. Особое внимание уделяется разработке адаптивных алгоритмов, способных к самообучению и коррекции в условиях меняющихся данных, что позволит поддерживать высокую точность прогнозов даже в нестабильной среде.

Изменение параметра λCL позволяет снизить среднюю абсолютную (MAE) и среднеквадратичную (MSE) ошибки при аномальных условиях как для сценария только с входом, так и для сценария ввод-вывод.

В представленной работе акцент делается на устойчивость моделей прогнозирования временных рядов к аномалиям. Авторы предлагают подход, основанный на контрастивном обучении, стремясь выровнять латентные представления с отклонениями, релевантными для прогнозирования. Это напоминает изречение Блеза Паскаля: «Все великие вещи начинаются с малого». В данном контексте, небольшие, но значимые отклонения в данных, если они правильно учтены, позволяют создать модели, способные эффективно функционировать даже в условиях непредсказуемости и аномалий. Попытка построить абсолютно гарантированную систему — это иллюзия, а устойчивость достигается не путём исключения хаоса, а путём его понимания и адаптации к нему.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к устойчивости моделей прогнозирования временных рядов, не решает, а лишь отодвигает неизбежное. Она учит систему распознавать отклонения, но не избавляет от необходимости сталкиваться с теми, что еще не предвидимы. Ибо система, которая никогда не ошибается, мертва, лишена способности к адаптации и, следовательно, к эволюции. В конечном счете, идеальное решение — это решение, в котором не остается места для человека, для интуиции, для творческого поиска выхода из неожиданных ситуаций.

Следующим шагом видится не столько в совершенствовании алгоритмов контрастивного обучения, сколько в принятии принципиальной неопределенности. Вместо того, чтобы стремиться к абсолютному предсказанию, стоит научиться строить системы, способные к самовосстановлению после сбоев, к обучению на ошибках, к использованию аномалий как источника информации. Речь идет о переходе от прогнозирования к управлению неопределенностью.

В конечном итоге, истинный прогресс заключается не в создании более сложных моделей, а в понимании того, что любая система — это не жесткая конструкция, а развивающаяся экосистема. Ее устойчивость определяется не сопротивлением изменениям, а способностью к ним. Ибо, как показывает опыт, любой архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11526.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-15 12:39