МЕТОД ПРОГНОЗУ КОРОТКОТРИВАЛИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ФУНКЦІЙ ЧУТЛИВОСТІ

Валерій Рогоза, Анна Миколаївна Іщенко
{"title":"МЕТОД ПРОГНОЗУ КОРОТКОТРИВАЛИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ФУНКЦІЙ ЧУТЛИВОСТІ","authors":"Валерій Рогоза, Анна Миколаївна Іщенко","doi":"10.36994/2788-5518-2021-02-02-13","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У статті розглядається можливість використання детерміністичного підходу ідентифікації об’єкту досліджень до вирішення задачі короткотривалого прогнозування часових рядів, коли кількість експериментальних вибірок може бути малою (7 вибірок), і в якому етап тестування моделей не використовується у зв’язку з малою кількістю експериментальних даних. Пропонований підхід дає можливість отримати грубі прогнозовані величини параметрів об’єктів в умовах, коли відомі статистичні та детерміністичні методи не придатні, тобто вже на перших кроках дослідження об’єктів, а достовірність побудованих моделей оцінюється на підставі обчислень функцій чутливості створених моделей до варіації величин прогнозованих параметрів.","PeriodicalId":165726,"journal":{"name":"Інфокомунікаційні та комп’ютерні технології","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-01-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Інфокомунікаційні та комп’ютерні технології","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36994/2788-5518-2021-02-02-13","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

У статті розглядається можливість використання детерміністичного підходу ідентифікації об’єкту досліджень до вирішення задачі короткотривалого прогнозування часових рядів, коли кількість експериментальних вибірок може бути малою (7 вибірок), і в якому етап тестування моделей не використовується у зв’язку з малою кількістю експериментальних даних. Пропонований підхід дає можливість отримати грубі прогнозовані величини параметрів об’єктів в умовах, коли відомі статистичні та детерміністичні методи не придатні, тобто вже на перших кроках дослідження об’єктів, а достовірність побудованих моделей оцінюється на підставі обчислень функцій чутливості створених моделей до варіації величин прогнозованих параметрів.
文章考虑了在实验样本数量可能较少(7 个样本),且由于实验数据量较小而未使用模型测试阶段的情况下,使用确定性方法确定研究对象以解决时间序列短期预测问题的可能性。在已知的统计和确定性方法不适用的情况下,即在研究对象的第一步,所提出的方法可以获得对象参数的粗略预测值,并根据计算所创建模型对预测参数值变化的敏感性函数来评估所建模型的可靠性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信