Запропоновано нову технологію прогнозування часових рядів із високим рівнем невизначеності, побудовану на основі ансамблю простих моделей та великої мовної моделі (LLM), яка визначає структурні параметри ансамблю, відповідно до теоретично обґрунтованого критерію оптимальності. Актуальність проблеми зумовлена складністю коротко- та середньострокового прогнозування даних екологічного моніторингу, епідемічних процесів, фінансових даних тощо після різких змін ситуації, коли треба робити прогноз за короткими рядами даних, за умов невизначеності, нерегулярності, неповноти та нестаціонарності вхідних даних. Запропоновано теоретично обґрунтовану технологію зменшення прогнозної невизначеності та підвищення узгодженості прогнозів нестаціонарних часових рядів, яка базується на декомпозиції часових даних на локальні інтервали та оптимальному ансамблюванні моделей із використанням інтегрального критерію втрат.