Fugu-MT 論文翻訳(概要): Zero-shot Forecasting by Simulation Alone

論文の概要: Zero-shot Forecasting by Simulation Alone

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00970v1
Date: Fri, 02 Jan 2026 19:41:42 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.889003
Title: Zero-shot Forecasting by Simulation Alone
Title（参考訳）: シミュレーションによるゼロショット予測
Abstract要約: 時系列予測は大きな可能性を秘めているが、まだ初期段階にあり、限られた偏見のあるデータコーパス、漏れやすい評価、プライバシーとライセンスの制約によって妨げられている。そこで本研究では,オンザフライデータ生成に十分な速度で同時に動作する,初の実用的一変量時系列シミュレーションパイプラインを提案する。我々のシミュレーターはSarSim0(SARIMA Simulator for Zero-Shot Forecasting)と呼ばれ、季節ごとの自己回帰統合移動平均(SARIMA)モデルをコアデータソースとして使っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.52496942175924
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Zero-shot time-series forecasting holds great promise, but is still in its infancy, hindered by limited and biased data corpora, leakage-prone evaluation, and privacy and licensing constraints. Motivated by these challenges, we propose the first practical univariate time series simulation pipeline which is simultaneously fast enough for on-the-fly data generation and enables notable zero-shot forecasting performance on M-Series and GiftEval benchmarks that capture trend/seasonality/intermittency patterns, typical of industrial forecasting applications across a variety of domains. Our simulator, which we call SarSim0 (SARIMA Simulator for Zero-Shot Forecasting), is based off of a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model as its core data source. Due to instability in the autoregressive component, naive SARIMA simulation often leads to unusable paths. Instead, we follow a three-step procedure: (1) we sample well-behaved trajectories from its characteristic polynomial stability region; (2) we introduce a superposition scheme that combines multiple paths into rich multi-seasonality traces; and (3) we add rate-based heavy-tailed noise models to capture burstiness and intermittency alongside seasonalities and trends. SarSim0 is orders of magnitude faster than kernel-based generators, and it enables training on circa 1B unique purely simulated series, generated on the fly; after which well-established neural network backbones exhibit strong zero-shot generalization, surpassing strong statistical forecasters and recent foundation baselines, while operating under strict zero-shot protocol. Notably, on GiftEval we observe a "student-beats-teacher" effect: models trained on our simulations exceed the forecasting accuracy of the AutoARIMA generating processes.
Abstract（参考訳）: ゼロショットの時系列予測は大きな可能性を秘めているが、まだ初期段階にあり、データコーパスの制限とバイアス、リークリスク評価、プライバシとライセンスの制約によって妨げられている。これらの課題に乗じて、本研究では、オンザフライデータ生成に十分な速さで同時に、様々な領域にわたる産業予測アプリケーションに典型的なトレンド/季節/干渉パターンをキャプチャするM系列およびGftEvalベンチマークにおいて、顕著なゼロショット予測性能を実現する、初の実用的単変量時系列シミュレーションパイプラインを提案する。我々のシミュレーターはSarSim0(SARIMA Simulator for Zero-Shot Forecasting)と呼ばれ、季節ごとの自己回帰統合移動平均(SARIMA)モデルをコアデータソースとして使っている。自己回帰成分の不安定さのため、単純SARIMAシミュレーションはしばしば使用不能な経路につながる。代わりに,(1)その特性的多項式安定領域から良好な軌道をサンプリングし,(2)複数の経路をリッチな多調性トレースに組み合わせた重ね合わせ方式を導入し,(3)周期性や傾向とともにバースト性や断続性を捉えるために,速度に基づく重み付きノイズモデルを追加する。 SarSim0はカーネルベースのジェネレータよりも桁違い高速で、オンザフライで生成される1Bのユニークなシミュレーションシリーズのトレーニングを可能にする。その後、確立されたニューラルネットワークバックボーンは、厳密なゼロショットプロトコルの下で運用しながら、強力な統計予測器と最近の基盤線を越えながら、強力なゼロショット一般化を示す。シミュレーションで訓練されたモデルは、AutoARIMA生成プロセスの予測精度を超える。

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