Описан метод построения прогностической модели одномерного временного ряда. Предложено найти сегменты локальной предыстории, похожие на прогнозируемый сегмент. Близкие по заданной функции расстояния сегменты объединены в кластер. Прогностическое значение вычислено путем усреднения значений сегментов кластера. Для повышения качества прогнозирования введено инвариантное преобразование сегментов — преобразование, сохраняющее эквивалентность временных рядов на кластерах. Для преобразования использована функция, построенная с помощью метода динамического выравнивания временных рядов. Предложенный алгоритм проиллюстрирован временными рядами, описывающими движение человека и содержащими показания акселерометра. Построен ретроспективный прогноз временного ряда. В вычислительном эксперименте сравниваются два алгоритма построения прогностической модели: с кластеризацией сегментов временного ряда и с использованием метода ближайшего соседа. Ключевые слова: кластеризация, алгоритм ближайшего соседа, путь наименьшей стоимости, динамическое выравнивание, локальное прогнозирование, монотонное преобразование, ретроспективный прогноз, опорный сегмент.
