Краткое содержание

arXiv:2511.12791v1 Тип: новая работа Аннотация: Выбор подходящего ретроспективного горизонта остается фундаментальной проблемой в прогнозировании временных рядов (ПВР), особенно в сценариях федеративного обучения, где данные распределены, гетерогенны и часто не являются независимыми. Хотя в последних работах изучался выбор горизонта путем сохранения информации, релевантной для прогнозирования, в интуитивном пространстве, эти подходы в основном ограничены централизованными настройками с независимо распределенными данными. В данной статье представлена принципиальная структура для адаптивного выбора горизонта в федеративном прогнозировании временных рядов через формулировку в интуитивном пространстве. Мы представляем генератор синтетических данных (ГСД), который улавливает основные временные структуры в данных клиентов, включая авторегрессионные зависимости, сезонность и тренд, при этом учитывая специфическую для клиента гетерогенность. Основываясь на этой модели, мы определяем преобразование, которое отображает окна временных рядов в интуитивное пространство представлений с хорошо определ