論文の概要: Echo State Networks for Time Series Forecasting: Hyperparameter Sweep and Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03912v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 16:01:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.222003
• Title: Echo State Networks for Time Series Forecasting: Hyperparameter Sweep and Benchmarking
• Title（参考訳）: Echo State Networks for Time Series Forecasting: Hyperparameter Sweep and Benchmarking
• Authors: Alexander Häußer,
• Abstract要約: 我々は、完全に自動で純粋にフィードバック駆動のESNが、広く使われている統計的予測手法の代替となるかどうかを評価する。 予測精度は、MASEとsMAPEを用いて測定され、ドリフトや季節予測、統計モデルといった単純なベンチマークと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the forecasting performance of Echo State Networks (ESNs) for univariate time series forecasting using a subset of the M4 Forecasting Competition dataset. Focusing on monthly and quarterly time series with at most 20 years of historical data, we evaluate whether a fully automatic, purely feedback-driven ESN can serve as a competitive alternative to widely used statistical forecasting methods. The study adopts a rigorous two-stage evaluation approach: a Parameter dataset is used to conduct an extensive hyperparameter sweep covering leakage rate, spectral radius, reservoir size, and information criteria for regularization, resulting in over four million ESN model fits; a disjoint Forecast dataset is then used for out-of-sample accuracy assessment. Forecast accuracy is measured using MASE and sMAPE and benchmarked against simple benchmarks like drift and seasonal naive and statistical models like ARIMA, ETS, and TBATS. The hyperparameter analysis reveals consistent and interpretable patterns, with monthly series favoring moderately persistent reservoirs and quarterly series favoring more contractive dynamics. Across both frequencies, high leakage rates are preferred, while optimal spectral radii and reservoir sizes vary with temporal resolution. In the out-of-sample evaluation, the ESN performs on par with ARIMA and TBATS for monthly data and achieves the lowest mean MASE for quarterly data, while requiring lower computational cost than the more complex statistical models. Overall, the results demonstrate that ESNs offer a compelling balance between predictive accuracy, robustness, and computational efficiency, positioning them as a practical option for automated time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、M4予測コンペティションデータセットのサブセットを用いて、単変量時系列予測のためのエコー状態ネットワーク(ESN)の予測性能について検討する。 月毎および四半期毎の時系列と、少なくとも20年間の履歴データに着目して、完全に自動で純粋にフィードバック駆動のESNが、広く使われている統計予測手法の代替となるかどうかを評価する。 パラメータデータセットは、リーク率、スペクトル半径、貯水池サイズ、正規化の情報基準をカバーし、400万以上のESNモデルが適合し、非結合なForecastデータセットがサンプル外の精度評価に使用される。 予測精度は、MASEとsMAPEを使用して測定され、ドリフトや季節変動、ARIMA、ETS、TABATSといった統計モデルのような単純なベンチマークと比較される。 ハイパーパラメータ解析は、安定かつ解釈可能なパターンを明らかにし、月次は適度に永続的な貯水池、四半期次はより収縮的なダイナミクスを好んでいる。 どちらの周波数も高いリーク率が好ましいが、最適スペクトル半径と貯水池サイズは時間分解能によって異なる。 アウト・オブ・サンプル評価では、ESNは月間データに対してARIMAやTABATSと同等に動作し、より複雑な統計モデルよりも計算コストを低くしながら、四半期データに対して最低平均のMASEを達成する。 全体として、ESNは予測精度、ロバスト性、計算効率のバランスを保ち、それらを自動時系列予測の実用的な選択肢として位置づけている。

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