Прогнозирование изменения параметров временных рядов и непрерывных функций

Abstract

Рассмотрены различные классы алгоритмов прогнозирования изменений параметров непрерывных функций и временных рядов, имеющих место на интервале, называемом горизонт предсказания. Показаны ограниченные возможности методов декомпозиции процессов на эмпирические моды и методы параметрического прогнозирования, основанные на представлении временного ряда обобщённым многочленом по системе линейно независимых функций. Получены алгоритмы прогноза, основанные на моделях авторегрессии. Получены рекуррентные уравнения, определяющие явную зависимость оценок прогноза от коэффициентов модели. Рассмотрены вопросы нахождения оценок прогноза посредством минимизации функции потерь – квадрата нормы отклонения оценок от наблюдаемых значений временного ряда. Исследован метод обобщения алгоритма прогноза с помощью линейной модели, представленной функциональными рядами или ИНС. Представлена система прогнозирования с помощью ИНС.