Составители:
Рубрика:
Зададим начальные усло-
вия модели, используя первые
значения наблюдаемой из тесто-
вого ряда:
,
,…,
.
Итерируя модельное отображе-
ние (5)
раз, получим вре-
менную реализацию модели
длиной
шагов. Эта реализа-
ция содержит
предсказанные
значения
v
в моменты времени
)(
1
+
train
N
t
1
=
vx
)
2
+
(
D
vx
=
test
(
2
=
train
N
tvx
L
test
L
)
DN
train
t
+
testtraintraintrain
LDNDNDN
ttt
++++++
,...,,
21
i
t ),(
ˆ
Ttv
i
.
Сравним ее с соответствующим
участком тестового ряда (рис.2).
Обозначим предсказанное с по-
мощью модели значение наблю-
даемой
v
на
T
шагов вперед (т.е.
прогноз с упреждением
T
), начиная с момента
времени
, как . Квадрат ошибки прогноза с упреждением
T
определяет-
ся выражением
16=
test
L
=
test
K
23=
test
S
90=
test
N
Рис.2. Иллюстрация к вычислению дальности
прогноза по тестовому временному ряду. Здесь
светлыми кружками показана временная реа-
лизация объекта, черными — прогноз для от-
дельных участков. В данном случае выбрано
значение размерности модели
D
= 5 (первые 5
значений исходной и модельной реализаций
одинаковы для каждого тестового участка).
Длина одного тестового участка
, об-
щее количество тестовых участков ,
сдвиг между соседними участками ,
длина тестового ряда
.
4
.))(),(
ˆ
()(
22
TDNDNDNT
traintraintrain
tvTtvt
++++
−=
σ
Нижний индекс
T
означает время упреждения (
1
). Ошибка про-
гноза в общем случае зависит от выбранного момента времени
, с которого
мы начинаем прогноз процесса.
test
LT
≤≤
i
t
Теперь выберем другие начальные условия модели, сместившись по тес-
товому временному ряду на
(где ) шагов вперед (см. рис.2):
, , … , . Вновь рассчитаем
квадрат ошибки прогноза:
test
S
test
1
≥
test
S
(
ND
tv
=
)(
11
testtrain
SN
tvx
++
= ) )
testtrain
SD
x
++
(
22
train
SN
tvx
++
=
11
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- …
- следующая ›
- последняя »
