Наукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 2(132)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Наукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 2(132) за Ключові слова "forecast quality criteria"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Вибір критерію якості для оцінювання прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Белас, А. О.; Бідюк, П. І.Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів (ННП), поданих у формі часових рядів, є актуальним, оскільки такі ряди можуть описувати процеси в технічних й економічних системах. Для вибору найкращої математичної моделі використовують різні метрики оцінювання якості прогнозів, як-от: R^2, RMSE, MAE, MAPE. Однак оптимізація моделі за одним критерієм погіршує її відносно іншого. Тому важливо розуміти, яку метрику слід використовувати для оптимізації та оцінки якості прогнозу в поставленій задачі. Мета дослідження. Розробити та проаналізувати критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Методика реалізації. Виконання порівняльного аналізу основних метрик для задачі регресії, а саме їхнього теоретичного та практичного змісту, переваг і недоліків у різних випадках. Результати дослідження. Сформовано критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Для мінімізації абсолютної похибки проаналізовано та рекомендовано використовувати метрики RMSE (MSE, R^2) і MAE залежно від необхідності роботи з викидами. Для розв’язання задач мінімізації відносної помилки запропоновано використовувати метрику RMSLE. Висновки. Показано важливість вибору метрики для оптимізації та оцінювання якості прогнозу в поставленій задачі. Отримані критеріальну базу та підхід можна використовувати в подальших дослідженнях як для розв’язання практичних задач моделювання та прогнозування ННП, так і для розробки нових методів або загальної методики розв’язання цих задач.