Предлагается подход для решения задачи прогнозирования коротких временных рядов при неравноотстоящих наблюдениях при помощи адаптивной модели, основанной на системе полиномов Чебышева, а также алгоритма идентификации на скользящем окне. С помощью данного подхода возможно обрабатывать существенно нестационарные процессы, которые содержат как нерегулярные тренды, так и внезапные скачки, при этом не корректируя структуру полиномов в процессе настройки параметров модели. Развиваемый подход является простым с точки зрения численной реализации и позволяет существенно сократить время на обработку данных и выполнение операции прогнозирования.