Використання прогнозних значень в проміжних точках при прогнозуванні хаотичних часових рядів на багато кроків вперед

  • V. A. Turchina
  • V. V. Berezin
Ключові слова: хаотичні часові ряди, багатокрокове прогнозування, прогнозування на основі кластеризації

Анотація

У запропонованій роботі наводиться (в рамках парадигми прогнозування на основі кластеризації) підхід до прогнозування хаотичних часових рядів на багато кроків вперед хоча б для тих точок, для яких такий прогноз можливий. Тут використовується прогноз по прогнозним значенням в проміжних точках проміжку прогнозування та пропонуються алгоритми оцінки достовірності зазначених прогнозних значень. Вище перераховані завдання передбачають використання алгоритмів кластеризації, заснованих на апараті теорії графів, для відшукання характерних послідовностей (мотивів) в певній частині прогнозованого ряду і їх використанням при отриманні прогнозу. При прогнозуванні на багато кроків вперед використовуються отримані за допомогою алгоритму прогнозні значення в проміжних точках. А саме, використання запропонованої авторами концепції шаблонів непослідовних спостережень при формуванні векторів вибірки, що підлягає кластеризації на етапі виявлення мотивів, дозволяє отримати безліч (нехай і скорельованих) прогнозів для однієї точки; аналіз безлічі прогнозів дозволяє відкинути свідомо помилкові прогнози. Крім того побудовано три оцінки для прогнозованих точок: оцінка зверху - оцінка, отримана шляхом прикладання мотивів до всіх точок спостережень; оцінка знизу - оцінка, отримана шляхом прикладання мотивів тільки до тих точок, на які можна опиратися, ці точки нам будуть відомі; апроксимація оцінки - оцінка, отримана шляхом прикладання мотивів тільки до тих точок на які можна спиратися, при цьому точки опори будуть відбиратися за значенням їх інваріантної міри. В якості основних планованих результатів дослідження можна вказати наступні: (1) встановлення характеру залежності числа непрогнозованих точок і середньої помилки прогнозу для точок, для яких прогноз можливий, в функції від довжини проміжку прогнозування; (2) алгоритми оцінки достовірності отриманих прогнозних значень в проміжних точках проміжку прогнозування та оцінка їх впливу на якість прогнозування; (3) розробка алгоритмів, що дозволяють прогнозувати хаотичні часові ряди на багато кроків вперед.

Переглядів анотації: 1
Завантажень PDF: 0
Опубліковано
2019-11-28