Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 311 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

311
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Учебное пособие посвящено проблеме моделирования временных рядов.
Данная проблема порождена, с одной стороны, ростом информации, хранимой
в БД, которая может быть организована в виде ВР, а с другой стороны, не- го-
товностью специалистов различного профиля выполнять анализ таких объемов
данных. Новые требования пользователей к системам моделирования ВР, из-
влеченных из
БД, определили и новые задачи, среди которых обнаружение тен-
денций, их качественная оценка и прогноз выступают как отдельная задача
анализа ВР.
На основе обобщения методологических положений различных подходов
к моделированию ВР, удовлетворяющих новым требованиям пользователей,
определены перспективы развития систем моделирования и анализа ВР в на-
правлении Time Series Data Mining в виде интеграции интеллектуальных моде
-
лей и анализа нового объекта ВР – нечеткой тенденции.
Рассмотренный структурно-лингвистический подход представляет собой
интеграцию нечетких шкал, нечетких моделей и нейронных сетей, ориентиро-
ван на анализ новых нечетких объектов временного ряда – нечетких тенденций.
По результатам исследования моделей нечетких тенденций в авторской про-
граммной системе FuzzyTend можно сделать вывод об их
полезности и продук-
тивности в качестве метода извлечения из ВР новых знаний о качественной
оценке текущего и будущего состояний, о типичных и аномальных тенденциях,
об имевших место качественных изменениях и их прогнозе.
Дальнейшее развитие структурно-лингвистического подхода к моделиро-
ванию ВР связано с разработкой нового интегрального метода нечеткого моде-
лирования временных
рядов и анализа тенденций и исследованием его возмож-
ностей и ограничений применительно к различным классам временных рядов.

Страницы