Конференции ИВТ СО РАН

VII Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых)

1-3 ноября 2006 года, Красноярск, Россия

Тезисы докладов

Вычислительная математика

Синтез коллективов линейных рекуррентных моделей прогнозирования временных рядов

Павлов С.В.

Красноярский государственный технический университет,
Красноярский институт экономики (Краснорск)

В докладе рассматриваются линейные рекуррентные модели прогнозирования временных рядов, на основе которых строятся коллективы таких моделей.

Известно, что линейной рекуррентной моделью может быть спрогнозирован любой временной ряд детерминированной природы. Однако, далеко не все временные ряды, полученные из наблюдений, подчиняются детерминистским законам и их прогнозирование может быть проблемой. Одним из возможных способов разрешения этой проблемы является синтез коллективов простых частных линейных моделей прогноза.

Частные модели прогноза внутри коллективов различаются по двум параметрам: глубина памяти модели и длина временного ряда, на основе которого происходит оценивание коэффициентов модели.

Оценивание коэффициентов модели происходит на основе решения СЛАУ, поскольку частные модели прогноза линейно параметризованы относительно оцениваемых параметров.

Для осуществления прогнозирования необходимо выбрать «лучшую» модель из всего коллектива. Для этого предлагаются критерии качества полученных моделей: среднеквадратическая ошибка аппроксимации, среднеквадратическая ошибка прогнозирования, баланс коэффициентов модели, точность решения СЛАУ и обратное прогнозирование.

Выбор «лучшей» частной модели прогноза является дедуктивным и состоит из нескольких последовательных этапов. На каждом этапе на основе предложенных критериев качества из коллектива исключаются какие-то модели. В конце такой процедуры остается одна модель, на основе которой прогнозируется временной ряд.

В докладе показывается, что использование предлагаемой методики выбора «лучшей» прогнозной модели среди коллектива линейных рекуррентных моделей позволяет априори находить модель прогноза, у которой апостериорная среднеквадратическая ошибка прогнозирования близка к минимальной внутри всего коллектива.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии
Обратная связь

[Головная страница]
[Конференции]