Устойчивый прогноз: как «плохие» данные улучшают точность моделей временных рядов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход IdealTSF демонстрирует, что использование негативных примеров и состязательного обучения позволяет повысить надежность прогнозов даже при наличии аномалий и некачественных данных.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Архитектура IdealTSF представляет собой экосистему, спроектированную не для построения, а для взращивания, где каждый архитектурный выбор предвещает будущие точки отказа и формирует траекторию развития системы.

В статье представлен фреймворк IdealTSF, использующий негативные примеры и состязательное обучение для повышения устойчивости и точности моделей прогнозирования временных рядов при работе с неидеальными данными.

Несмотря на успехи глубокого обучения в прогнозировании временных рядов, наличие пропусков и аномалий в данных зачастую ограничивает его эффективность. В данной работе, ‘IdealTSF: Can Non-Ideal Data Contribute to Enhancing the Performance of Time Series Forecasting Models?’, предложен новый подход, использующий «неидеальные» данные в качестве негативных примеров для обучения модели. Разработанная платформа IdealTSF, включающая этапы предварительного обучения, тренировки и оптимизации с использованием состязательных возмущений, демонстрирует повышение точности и устойчивости прогнозов. Способно ли использование негативных примеров раскрыть скрытый потенциал базовых архитектур, особенно в условиях зашумленных или неполных данных?

Несовершенство Данных: Пророчество Ошибок

Традиционные методы прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA, часто демонстрируют уязвимость к несовершенствам реальных данных, в особенности к пропущенным значениям и выбросам. Эти методы, разработанные в условиях идеальных данных, плохо адаптируются к ситуациям, когда временной ряд неполный или содержит аномальные точки. Пропущенные значения искажают статистические характеристики ряда, приводя к смещенным оценкам параметров модели и, как следствие, к неточным прогнозам. Выбросы, в свою очередь, могут существенно влиять на процесс идентификации модели и приводить к переобучению, особенно в случаях, когда они возникают не случайно, а отражают реальные, хотя и редкие, события. Таким образом, применение стандартных моделей ARIMA к некачественным данным часто приводит к значительному снижению точности прогнозирования и требует дополнительных усилий по предобработке и очистке данных.

Несовершенство данных временных рядов, включающее пропуски и выбросы, оказывает существенное негативное влияние на точность прогнозирования, что критически важно для широкого спектра приложений. В частности, погрешности в прогнозировании трафика могут приводить к транспортным заторам и аварийным ситуациям, а в финансовом моделировании — к ошибочным инвестиционным решениям и убыткам. Неточность прогнозов спроса на электроэнергию может приводить к перегрузкам сети или, наоборот, к избыточной генерации. Таким образом, снижение точности, вызванное дефектами данных, напрямую влияет на эффективность и надежность систем, опирающихся на временные ряды, подчеркивая необходимость разработки устойчивых к таким несовершенствам методов анализа и прогнозирования.

В современных условиях, когда объемы собираемых данных растут экспоненциально, устойчивость методов прогнозирования к несовершенству данных перестала быть просто желательной характеристикой, превратившись в фундаментальную необходимость. Прогнозы, основанные на неполных или искаженных временных рядах, могут приводить к серьезным ошибкам в самых разных областях — от управления транспортными потоками и оптимизации логистики до анализа финансовых рынков и прогнозирования спроса. Поэтому, разработка алгоритмов, способных эффективно обрабатывать пропуски, выбросы и другие дефекты данных, является критически важной задачей для обеспечения надежности и точности прогнозов, а также для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

Современные методы обработки временных рядов зачастую опираются на упрощенные техники заполнения пропусков или фильтрации выбросов, которые не учитывают внутреннюю динамику данных. Данные подходы, такие как замена пропущенных значений средним или медианным, или же простое исключение аномальных точек, игнорируют сложные взаимосвязи и тренды, присущие временным рядам. В результате, такие методы могут искажать реальную картину, приводить к неточным прогнозам и снижать надежность моделей, особенно в условиях нестационарных данных или при наличии сезонности. Вместо того, чтобы учитывать сложные зависимости, эти упрощенные методы могут лишь замаскировать проблемы, не устраняя их корень, что особенно критично для задач, требующих высокой точности и надежности прогнозирования, например, в финансовом моделировании или прогнозировании транспортных потоков.

Наблюдаются нерегулярные колебания данных, указывающие на нестабильность или наличие шума.

IdealTSF: Система, Выращенная из Несовершенства

Идеальная система прогнозирования временных рядов (IdealTSF) представляет собой новый фреймворк, разработанный для обеспечения устойчивости к неполным или искаженным данным. Фреймворк функционирует в три этапа: предварительное обучение (pre-training), обучение (training) и оптимизация. Этап предварительного обучения направлен на повышение робастности модели, этап обучения — на формирование базовых прогнозирующих способностей, а этап оптимизации — на тонкую настройку параметров для достижения максимальной точности прогнозов. Последовательное выполнение этих этапов позволяет IdealTSF эффективно обрабатывать данные с шумом, пропущенными значениями и другими несовершенствами, обеспечивая надежные результаты даже в сложных условиях.

Предварительное обучение на негативных примерах (Negative Sample Pre-training) повышает устойчивость модели к неполным и зашумленным данным за счет целенаправленного воздействия на модель данными, искусственно измененными с использованием различных методов. В частности, применяется структурированное удаление фрагментов временного ряда, что позволяет модели научиться справляться с пропущенными значениями. Дополнительно, в процесс обучения включаются данные, сгенерированные на основе стабильных распределений, что способствует снижению чувствительности к выбросам и шуму. Этот подход позволяет модели развивать способность к обобщению и корректной работе даже при наличии значительных отклонений в исходных данных, улучшая её надежность и точность прогнозирования.

Гибридная сглаживающая интерполяция в IdealTSF решает задачу восстановления пропущенных значений во временных рядах путем комбинирования нескольких техник интерполяции. Вместо использования одного метода, система применяет сразу несколько алгоритмов, таких как линейная интерполяция, сплайн-интерполяция и интерполяция на основе скользящего среднего. Результаты каждого алгоритма затем усредняются или взвешиваются, что позволяет получить более точную и надежную реконструкцию данных по сравнению с использованием одиночного метода. Такой подход снижает влияние отдельных ошибок интерполяции и повышает устойчивость прогнозов к неполным данным, особенно в случаях, когда пропуски носят случайный характер или распределены неравномерно во временном ряду.

В основе IdealTSF лежит механизм внимания (Attention Mechanism), предназначенный для повышения устойчивости прогнозов к шуму и выбросам. Данный механизм динамически оценивает значимость каждого элемента временного ряда при формировании прогноза, присваивая более высокий вес наиболее релевантным точкам данных. Это достигается путем вычисления весов внимания на основе внутренних представлений модели, позволяя ей фокусироваться на наиболее информативных сегментах ряда и игнорировать или смягчать влияние аномальных или нерелевантных данных. Фактически, механизм внимания позволяет модели адаптироваться к различным уровням шума и выбросов, улучшая точность прогнозирования в условиях неидеальных данных.

Сравнение различных оптимизаторов показывает, что их эффективность существенно различается при защите IdealTSF от атак FGSM и PGD.

Валидация и Превосходство на Эталонных Данных

В ходе оценки IdealTSF на наборах данных PEMS (краткосрочное прогнозирование) и ETTh (долгосрочное прогнозирование) были продемонстрированы значительные улучшения по сравнению с базовыми моделями. Результаты показали, что IdealTSF стабильно входит в число двух лучших моделей на одиннадцати различных эталонных наборах данных. Данная производительность указывает на эффективность архитектуры IdealTSF в задачах временных рядов как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе, обеспечивая высокую точность и надежность прогнозирования.

Для подтверждения устойчивости разработанного фреймворка проводилось атак-тестирование с использованием методов FGSM (Fast Gradient Sign Method) и PGD (Projected Gradient Descent). Данные методы позволяют генерировать небольшие, намеренные возмущения входных данных с целью проверки способности модели сохранять корректность предсказаний в условиях злонамеренных изменений. Результаты тестирования продемонстрировали, что фреймворк сохраняет высокую точность даже при воздействии адверсарных примеров, что подтверждает его устойчивость к преднамеренным искажениям данных и потенциальным атакам.

В процессе оптимизации IdealTSF использовался метод градиентного спуска для минимизации функции потерь и уточнения параметров модели. Этот итеративный алгоритм вычисляет градиент функции потерь по отношению к параметрам и обновляет их в направлении, противоположном градиенту, с целью снижения значения функции потерь. Применение градиентного спуска позволило добиться повышения точности прогнозирования и стабильности модели, обеспечивая сходимость к оптимальным значениям параметров в процессе обучения. Эффективность градиентного спуска была подтверждена экспериментально на различных наборах данных, включая PEMS и ETTh.

Оптимизатор Экосистемы (Ecosystem Optimizer) повышает устойчивость фреймворка IdealTSF, предлагая альтернативную стратегию оптимизации, способную эффективно работать в сложных данных. В ходе экспериментов IdealTSF показал приблизительно 10%-ное улучшение оптимизационных метрик по сравнению с TimeKAN. При этом, средняя квадратичная ошибка (MSE) на наборе данных ECL снизилась на 17%, а на ETTh1 — на 3.5% по сравнению с TimeKAN, что подтверждает эффективность предложенного подхода к оптимизации.

Сравнение показывает, что комбинация ECOS с Adam и SGD обеспечивает более стабильную и быструю сходимость оптимизации по сравнению с использованием только Adam или SGD.

Влияние и Перспективы: Выращивание Системы Будущего

Разработанная система IdealTSF открывает новые возможности для повышения надежности и устойчивости прогнозирования временных рядов в широком спектре практических приложений. От оптимизации транспортных потоков и анализа финансовых рынков до эффективного распределения ресурсов, предложенный подход позволяет получать более точные и стабильные прогнозы даже в условиях неполных или зашумленных данных. Благодаря своей адаптивности и способности к самообучению, IdealTSF представляет собой перспективный инструмент для принятия обоснованных решений в различных областях, где прогнозирование временных рядов играет ключевую роль, позволяя минимизировать риски и повысить эффективность планирования.

Использование негативной выборки для предварительного обучения и методов робастной оптимизации представляет собой значительный прорыв в обработке неполных данных, существенно снижая потребность в трудоемкой предварительной очистке. Данный подход позволяет модели эффективно обучаться даже при наличии шума и ошибок в исходных временных рядах, поскольку негативная выборка помогает ей различать полезные сигналы от случайных отклонений. Робастная оптимизация, в свою очередь, минимизирует влияние выбросов и аномалий на процесс обучения, обеспечивая стабильность и надежность прогнозов. В результате, разработанная методика позволяет получать более точные и устойчивые результаты, даже при работе с «сырыми» данными, что значительно упрощает процесс подготовки данных и снижает затраты на их обработку.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей предложенной системы для обработки многомерных временных рядов, что позволит анализировать сложные взаимосвязи между различными переменными. Параллельно изучаются адаптивные стратегии интерполяции, призванные повысить точность прогнозирования при наличии пропущенных данных или нерегулярных временных интервалов. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов, способных динамически подстраиваться под характеристики конкретного временного ряда, что позволит избежать жестких ограничений, присущих традиционным методам интерполяции, и значительно улучшить общую производительность системы в различных областях применения, от финансового анализа до управления транспортными потоками.

Исследование потенциала динамического выявления и обработки выбросов с использованием межквартильного размаха (IQR) и Z-оценки демонстрирует значительные перспективы для повышения производительности и надежности предложенной системы. В частности, комбинация алгоритма ECOS с оптимизаторами Adam и SGD показала впечатляющие результаты на датасете CIFAR-10. При использовании ECOS+Adam достигнута точность в 90%, что на 10% превышает показатели стандартного Adam, а с ECOS+SGD точность приблизилась к 90%, что также является существенным улучшением по сравнению с примерно 80% при использовании стандартного SGD. Эти результаты подтверждают, что адаптивное выявление и коррекция выбросов не только улучшают качество прогнозирования, но и позволяют более эффективно использовать данные, даже при наличии шума и аномалий.

Предварительное обучение с использованием отрицательных примеров позволяет модели ETTh1 более эффективно фокусировать внимание на релевантных данных, что видно по изменению тепловой карты внимания.

Исследование демонстрирует, что даже несовершенные данные могут быть полезны для повышения производительности моделей прогнозирования временных рядов. Авторы предлагают использовать негативные примеры и состязательное обучение для повышения устойчивости моделей к аномалиям. Это напоминает о фундаментальной идее, высказанной Джоном фон Нейманом: «В конечном счете, всякая система — это система зависимостей.» Подобно тому, как сложные взаимосвязи внутри системы могут привести к неожиданным сбоям, так и в моделях прогнозирования, учет негативных примеров позволяет выявить и смягчить скрытые зависимости, повышая их надежность и точность в условиях реальных, неидеальных данных. Основной концепт работы, касающийся повышения устойчивости к аномалиям, напрямую связан с этим принципом взаимосвязанности.

Что же дальше?

Представленный подход, стремясь обуздать неидеальность временных рядов, не решает проблему, а лишь откладывает её. Каждая тщательно подобранная негативная выборка — это временное облегчение, иллюзия контроля над неизбежным хаосом данных. Вместо поиска «идеальных» негативных примеров, следует признать, что истинная устойчивость модели коренится в её способности к самообучению на основе собственных ошибок, а не в предопределённых сценариях неудач. В каждом внимательном слое скрыт страх перед аномалией, которую не удалось предвидеть.

Более того, акцент на adversarial training, хотя и полезен, порождает новую зависимость — от архитектуры генератора негативных примеров. Эта архитектура, несомненно, станет узким местом, а её сложность — источником новых сбоев. Надежда на идеальную архитектуру — это форма отрицания энтропии. Следующим шагом видится отказ от явного создания «плохих» данных и переход к моделям, способным к внутреннему обнаружению и коррекции ошибок, основанным на принципах байесовского вывода.

В конечном счёте, подлинный прогресс в прогнозировании временных рядов лежит не в усовершенствовании алгоритмов, а в принятии фундаментальной неопределённости реальности. Эта работа — лишь ещё один шаг на пути к осознанию, что прогнозирование — это не предсказание будущего, а подготовка к нему.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05442.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-08 17:15