Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stationarity-Aware Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

論文の概要: Stationarity-Aware Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04135v1
Date: Tue, 02 Jun 2026 18:47:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-04 20:44:18.330801
Title: Stationarity-Aware Retrieval-Augmented Time Series Forecasting
Title（参考訳）: 定常性を考慮した検索時系列予測
Abstract要約: 時系列予測は歴史的パターンに依存している。リアルワールドシリーズは、しばしば非定常性やレギュラーシフトを示す。定常性を考慮した検索時系列予測手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.059121667323038
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Time series forecasting relies on historical patterns, but real-world series often exhibit non-stationarity and regime shifts that challenge fully parametric forecasters. Inspired by Retrieval-Augmented Generation (RAG), recent work augments forecasters by retrieving relevant historical segments and using them as external evidence at inference time. However, due to the intrinsic non-stationarity of real-world time series, a highly similar past segment does not necessarily imply a similar future, rendering similarity-only retrieval brittle and prone to redundancy. We propose Stationarity-Aware Retrieval-Augmented Time Series Forecasting (SARAF), a framework that adaptively balances relevance and diversity in retrieval. SARAF first forms a candidate pool via temporal similarity with time-aligned enhancement, then applies a diversity-aware selection strategy to cover heterogeneous historical regimes, with the diversification strength automatically modulated by dataset-level stationarity. Moreover, SARAF uses stationarity-aware aggregation to fuse the retrieved futures. Extensive experiments on eight real-world datasets show that SARAF achieves competitive forecasting performance and improves average accuracy and robustness over strong baselines, with particularly clear benefits under challenging non-stationary settings. Code: https://github.com/ShiqiaoZhou/SARAF.
Abstract（参考訳）: 時系列予測は歴史的パターンに依存するが、実世界のシリーズは、完全にパラメトリックな予測に挑戦する非定常性や体制的なシフトを示すことが多い。 Retrieval-Augmented Generation (RAG) にインスパイアされた最近の研究は、関連する歴史的セグメントを検索し、推論時の外部証拠として使用することによって、予測者を増強している。しかし、実世界の時系列の本質的な非定常性のため、非常に類似した過去のセグメントは必ずしも類似した未来を示唆するものではなく、類似性のみの検索の脆さと冗長性の傾向が生じる。本研究では、検索における妥当性と多様性を適応的にバランスさせるフレームワークであるSARAF(Stationarity-Aware Retrieval-Augmented Time Series Forecasting)を提案する。 SARAFは、まず時間的類似性と時間的整合性の向上を通じて候補プールを形成し、その後、多様性に配慮した選択戦略を適用して、データセットレベルの定常性によって自動的に変動強度を変調する。さらに、SARAFは固定性を考慮したアグリゲーションを使用して、検索した未来を融合する。 8つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、SARAFは競争力のある予測性能を達成し、強力なベースラインよりも平均精度とロバスト性を向上し、特に非定常的な設定に挑戦する上での明確なメリットが示されている。コード:https://github.com/ShiqiaoZhou/SARAF.com

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