Neues Modell verbessert Zeitreihenprognosen durch strukturiertes Rauschmodell
Die Vorhersage von Zeitreihen bleibt in der Praxis eine große Herausforderung, weil sich Muster auf vielen Ebenen zeigen – von langfristigen Trends bis hin zu schnellen, feinen Schwankungen, die entscheidende Handlungen steuern. Traditionelle neuronale Netzwerke haben oft Schwierigkeiten, diese miteinander verflochtenen Dynamiken gleichzeitig zu erfassen, was zu instabilen Prognosen und geringerer Zuverlässigkeit führt.
In der aktuellen Studie wird ein neues „Forecast‑Blur‑Denoise“-Framework vorgestellt, das die zeitliche Genauigkeit durch strukturiertes Rauschmodell verbessert. Ein lernbarer Gaussian‑Process‑Modul erzeugt sanfte, korrelierte Störungen, die das Hauptmodell dazu anregen, langfristige Strukturen zu erkennen. Anschließend wird ein spezielles Verfeinerungsmodell eingesetzt, um die hochauflösenden Details wiederherzustellen. Durch das gemeinsame Training dieser Komponenten entsteht eine natürliche Aufgabenteilung und typische Artefakte isotroper Störmethoden werden vermieden.
Das modulare Design erlaubt es, die Blur‑Denoise‑Schicht als leichte Erweiterung für bereits vortrainierte Modelle zu nutzen, was besonders in Szenarien mit begrenzten Daten praktisch ist. So kann die Methode schnell an neue Aufgaben angepasst werden, ohne umfangreiche Neutrainings durchzuführen.
Experimentelle Tests auf Strom-, Verkehrs- und Solardaten zeigen konsistente Verbesserungen bei der Genauigkeit über mehrere Zeithorizonte hinweg sowie eine höhere Stabilität der Vorhersagen. Durch die Stärkung der Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit feiner zeitlicher Details trägt das Framework zu vertrauenswürdigeren KI‑Systemen bei, die in energie-, infrastrukturellen und anderen zeitkritischen Entscheidungsprozessen eingesetzt werden können.