Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 101 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

101
Методология моделирования временных рядов в рамках статистического
подхода сводится к итеративному решению следующих задач (см. рис. 3.1):
1. Постулирование общего класса модели временного ряда.
Модель
временного ряда рассматривается в общем виде как система,
элементами
которой являются линейные параметрические функции.
Задание общего
класса моделей
Идентификация
пробной модели
Оценка параметров
пробной модели
Диагностическая
проверка
Использование
модели
Рис. 3.1. Этапы итеративного подхода к построению моделей
Каждая функция моделирует поведение отдельных компонент (в зару-
бежной литературе используется термин паттерн (шаблон) вместо термина
компонента) временного ряда. Выбор функций и разложение временного ряда
по функциям решается специалистом-аналитиком (экспертом) на основе мето-
дов вычисления дополнительных функций и/или визуального распознавания
типов возможных паттернов (визуальный Data mining).
2. Структурно-параметрическая идентификация модели.
Эта задача включает идентификацию каждой модели линейной функциональ-
ной зависимостью, описывающей поведение паттернов временного ряда. При
рассмотрении функциональной зависимости как структуры, состоящей из неиз-
вестного количества элементов, неизвестных значений параметров и типов свя-
зей, структурная идентификация заключается в последовательном постулиро-
вании типа связей, определяющего класс модели паттерна (например, аддитив-
ная модель
) и оценивании количества элементов, задающих размерность моде-
ли. Структурная идентификация моделей паттернов обычно решается эксперт-
но путем определения количества элементов модели или на основе переборных мето-
дов.

Страницы