ISSN 1991-2927
 

АПУ № 3 (57) 2019

Двухступенчатый алгоритм выбора нечеткой модели для прогнозирования временных рядов

УДК 004.8

Афанасьева Татьяна Васильевна , Ульяновский государственный технический университет, доктор технических наук, доцент, заместитель заведующего кафедрой «Информационные системы» Ульяновского государственного технического университета. Окончила радиотехнический факультет УлГТУ. Имеет статьи и монографии в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]Т.В. Афанасьева,

Сапунков Алексей Андреевич , Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]А.А. Сапунков,

Тонерян Мкртыч Саркисович , Ульяновский государственный технический университет, аспирант кафедры «Информационные системы» УлГТУ, окончил факультет информационных систем и технологий УлГТУ. Имеет работы в области интеллектуального анализа временных рядов. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]М.С. Тонерян

Двухступенчатый алгоритм выбора нечеткой модели для прогнозирования временных рядов000_8.pdf

В статье предлагается двухступенчатый алгоритм выбора наилучшей модели прогнозирования временного ряда (ВР), основанный на анализе адекватности модели по поведению и точности. В качестве набора для тестирования алгоритма были использованы ВР, предоставленные на международном соревновании по прогнозированию ВР 2015 года в рамках конференции IFAS-EUSLAT(International Time Series Forecasting Competition [http://irafm.osu.cz/cif/main.php]). База данных данного соревнования состояла из 91 числового ВР разных длин, тенденции и частоты снятия данных. Значения ВР отражали динамику показателей, полученных из банковской сферы, социальных сетей и медицины. Для прогнозирования ВР применялись три модели, основанные на понятии нечеткого ВР. Чтобы определить лучшую модель был предложен двухэтапный алгоритм, основанный на сравнении тенденций ВР и модели. Также в алгоритме используются новые критерии качества в дополнение к уже известным. В заключении обсуждаются полученные результаты и демонстрируется эффективность предлагаемого алгоритма.

Нечеткие тенденции, нечеткие временные ряды, прогнозирование, лингвистическое описание.

© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!