Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 99 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

99
Для моделирования процессов в реальных сложно-организованных сис-
темах, функционирование которых подвержено неопределенностям разного ви-
да и характера, могут быть использованы гибридные модели временных рядов,
описывающие стохастические и нечеткие (лингвистические) типы неопреде-
ленности.
Задача моделирования временных рядов в общем виде может быть сфор-
мулирована следующим образом.
Пусть заданы значения
временного ряда
)}(),...,2(),1({ NyyyY
,
где y(t) –
значение показателя исследуемого процесса, зарегистрированного в
t-м такте времени (t = 1, 2, ..., N). Требуется построить оценки будущих значе-
ний ряда
)}(
ˆ
),...,2(
ˆ
),1(
ˆ
{
ˆ
NyNyNyY
,
N
1
, где τ – горизонт прогнози-
рования.
Основная идея, объединяющая подходы к моделированию временных ря-
дов, базируется на выделении систематических (регулярных) зависимостей и
анализе по фиксированным критериям полученных остатков. Независимо от
применяемого метода предполагается, что закономерность изменений, выяв-
ленная для определенного периода временного ряда в прошлом, сохранится на
ограниченном отрезке времени в будущем.
3.1. Статистический подход к моделированию временных рядов
При практическом изучении временных рядов исследователь (эксперт) на
основании наблюдений – временного ряда конечной длины – должен сделать
выводы о свойствах этого ряда и о вероятностном механизме, порождающем
этот ряд. Статистический подход к моделированию ВР основывается на восста-
новлении по конкретному числовому временному ряду y
t
приближенной моде-
ли, отражающей статистическую зависимость, для описания и численного про-
гноза поведения исследуемого процесса [Кендэл, 1981; Айвазян и др., 1998].
Общей статистической моделью числового временного ряда служит мо-
дель вида

Страницы