論文の概要: Evaluating the Sensitivity of BiLSTM Forecasting Models to Sequence Length and Input Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06926v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 17:10:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.59352
• Title: Evaluating the Sensitivity of BiLSTM Forecasting Models to Sequence Length and Input Noise
• Title（参考訳）: BiLSTM予測モデルのシーケンス長と入力雑音に対する感度評価
• Authors: Salma Albelali, Moataz Ahmed,
• Abstract要約: Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)アーキテクチャは、複雑な時間的依存関係のキャプチャに特に有効である。 本研究では,入力シーケンス長と付加雑音の2つの重要なデータ中心因子について,系統的な実験的検討を行った。 実世界の3つのデータセットを用いて制御実験を行い、異なる入力条件下でのBiLSTM性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04774522315161165
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) models, a specialized class of multilayer neural networks, have become central to time-series forecasting in critical domains such as environmental monitoring and the Internet of Things (IoT). Among these, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) architectures are particularly effective in capturing complex temporal dependencies. However, the robustness and generalization of such models are highly sensitive to input data characteristics - an aspect that remains underexplored in existing literature. This study presents a systematic empirical analysis of two key data-centric factors: input sequence length and additive noise. To support this investigation, a modular and reproducible forecasting pipeline is developed, incorporating standardized preprocessing, sequence generation, model training, validation, and evaluation. Controlled experiments are conducted on three real-world datasets with varying sampling frequencies to assess BiLSTM performance under different input conditions. The results yield three key findings: (1) longer input sequences significantly increase the risk of overfitting and data leakage, particularly in data-constrained environments; (2) additive noise consistently degrades predictive accuracy across sampling frequencies; and (3) the simultaneous presence of both factors results in the most substantial decline in model stability. While datasets with higher observation frequencies exhibit greater robustness, they remain vulnerable when both input challenges are present. These findings highlight important limitations in current DL-based forecasting pipelines and underscore the need for data-aware design strategies. This work contributes to a deeper understanding of DL model behavior in dynamic time-series environments and provides practical insights for developing more reliable and generalizable forecasting systems.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークの専門クラスであるディープラーニング(DL)モデルは、環境監視やIoT(Internet of Things)といった重要な領域において、時系列予測の中心となっている。 これらのうち、Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)アーキテクチャは、複雑な時間的依存関係をキャプチャするのに特に有効である。 しかし、そのようなモデルの堅牢性と一般化は入力データ特性に非常に敏感である。 本研究では,入力列長と付加雑音の2つの重要なデータ中心因子について,系統的な実験的検討を行った。 この調査を支援するために、標準化された前処理、シーケンス生成、モデルトレーニング、検証、評価を取り入れた、モジュラーで再現可能な予測パイプラインを開発した。 異なる入力条件下でのBiLSTM性能を評価するために,サンプル周波数の異なる実世界の3つのデータセットを用いて制御実験を行った。 その結果,(1)データ制約環境において,入力シーケンスが長ければ長いほど過適合やデータ漏洩のリスクが著しく増加し,(2)加算ノイズはサンプリング周波数の予測精度を一定に低下させ,(3)両要因の同時出現はモデル安定性の最も顕著な低下をもたらすことがわかった。 高い観測周波数を持つデータセットはより堅牢性を示すが、どちらの入力課題も存在しても弱いままである。 これらの知見は、現在のDLベースの予測パイプラインにおける重要な制限を強調し、データ認識設計戦略の必要性を浮き彫りにしている。 この研究は、動的時系列環境におけるDLモデル挙動のより深い理解に寄与し、より信頼性が高く一般化可能な予測システムを開発するための実践的な洞察を提供する。

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