Применение методов анализа временных рядов для структурной и параметрической идентификации нечетких когнитивных моделей

Abstract

Рассматриваются задачи структурной и параметрической идентификации нечетких когнитивных моделей на основе анализа статистических данных. Обосновывается целесообразность применения методов анализа временных рядов для решения данных задач. Для решения задачи структурной идентификации предлагается использовать тест Грэнджера на причинность. Также предлагается подход к параметрической идентификации на основе анализа модели временного ряда с распределенным лагом. Приводятся результаты экспериментальной проверки предложенных подходов. The article deals with problems of structural and parametric identification of fuzzy cognitive models on the basis of statistical data analysis. The feasibility of application of time series analysis for solving these problems is justified. The Granger causality test is proposed to use for structural identification. An approach for parametric identification, based on distributed-lag time series model, is also proposed. The results of experimental verification of the proposed approach are presented.