Development of synthesis method of predictive schemes based on basic predictive models
| Jazyk: | ukrajinština |
|---|---|
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Technology audit and production reserves; Том 3, № 2(23) (2015): Systems and control processes. Information technologies. Mathematical modeling. Information and control systems; 36-41 Technology audit and production reserves; Том 3, № 2(23) (2015): Системи та процеси керування. Інформаційні технології. Математичне моделювання. Інформаційно-керуючі системи; 36-41 Technology audit and production reserves; Том 3, № 2(23) (2015): Системы и процессы управления. Информационные технологии. Математическое моделирование.Информационно-управляющие системы; 36-41 |
| ISSN: | 2226-3780 2312-8372 |
| Popis: | Пропонується схема прогнозування часових рядів, яка синтезується за допомогою базових прогнозуючих моделей на заданому проміжку часу. Оптимальний крок передісторії визначається за умови мінімізації функціоналу середньоквадратичного відхилення при оптимальних параметрах моделі авторегресії. При синтезі прогнозуючої схеми для кожної базової моделі визначається ваговий коефіцієнт, з яким вона входить у кінцеву прогнозуючу схему. Предлагается схема прогнозирования временных рядов, которая синтезируется с помощью базовых прогнозирующих моделей на заданном промежутке времени. Оптимальный шаг предыстории определяется при минимизации функционала среднеквадратичного отклонения при оптимальных параметрах модели авторегрессии. При синтезе прогнозирующей схемы для каждой базовой модели определяется весовой коэффициент, с которым она входит в конечную прогнозирующую схему. The task of modeling and prediction of processes of various natures is important. Known models and prediction techniques based on the use of integrated information on prehistory of predictive processes. Among the tasks of prediction an important place takes time series prediction. There are many different methods for the prediction of technical, economic processes. In this paper, the method of synthesis of predictive schemes based on key predictive models, which is based on determining the weighting coefficients of the models included in the resulting model. The best step is determined by the background conditions minimizing functional standard deviation at optimum parameters of autoregression models. In the synthesis of predictive schemes for each base model is determined the weighting with which it includes in the final predictive scheme.Comparison of the results of predictive schemes with the results of basic techniques: autoregressive method, the method of least squares with weights, Brown’s linear model, Brown’s quadratic model, Winters method. It is used mean square error and average relative error of prediction of the various steps to assess the quality of the predictive models. Predictive scheme mainly improved the results of basic models for the studied time series, while scheme results coincided with the results of Winters model at some steps of prediction.An important feature of predictive scheme is that it allows adding new time series prediction models, removing it from the models or groups of models, that is, the scheme is flexible to use. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|