Порівняльний аналіз авторегресійних підходів та рекурентних нейронних мереж для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2019

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Institute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”

Анотація

Нелінійні нестаціонарні процеси, представлені у вигляді часових рядів, можуть собою описувати динаміку процесів як в технічних, так і у економічних системах. Прогнозування таких процесів має численні застосування в енергетиці, мережевих системах, торгівлі, інвестиційній діяльності. Однак, на даний час не існує єдиного підходу для моделювання і прогнозування таких процесів. У роботі розглянуто найбільш уживані підходи. Вони вважаються ефективними для роботи з даними, представленими у вигляді послідовностей: авторегресійні моделі та рекурентні нейронні мережі. Класичні регресійні підходи прогнозують цільову змінну лінійною комбінацією минулих значень цієї змінної. Тому доволі просто використовуються як з теоретичної, так і з обчислювальної точок зору завдяки простій структурі. Проте даний підхід обмежується складністю враховування великої кількості зовнішніх факторів через проблему мультиколінеарності, а також їх можливий нелінійний вплив. Нейронні мережі навчаються на досвіді і адаптуються до змін середовища, яке моделюється. Нейронні технології застосовуються для нелінійного моделювання, стійкі до інформаційних завад і здатні до узагальнення на основі історичних даних. Використання нейронних мереж дозволяє отримувати точні та адекватні моделі, навіть за якісного аналізу взаємозв’язків факторів, що впливає на результат прогнозування. Тому для роботи з послідовностями використовують рекурентні нейронні мережі. Це дозволяє вирішити поставлену задачу моделювання з урахуванням нелінійного або комбінованого впливу зовнішніх факторів. Однак, застосування даного підходу обмежується великими обчислювальними витратами. До того ж цей підхід не може застосовуватися для дуже довгих послідовностей. Це є проблемою для вирішення сучасних задач з використанням великих за обсягом даних. З аналізу випливає необхідність розроблення, нового, ефективного з обчислювальної точки зору підходу до моделювання великих послідовностей з урахуванням нелінійного або комбінованого впливу зовнішніх факторів

Опис

Ключові слова

математичне моделювання, обробка сигналів, нестаціонарні процеси, авторегресійні моделі, нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, mathematical modeling, signal processing, nonstationary processes, autoregressive models, neural networks, recurrent neural networks

Бібліографічний опис

Белас, О. Порівняльний аналіз авторегресійних підходів та рекурентних нейронних мереж для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів / Олег Белас, Петро Бідюк, Андрій Белас // Information Technology and Security. – 2019. – Vol. 7, Iss. 1 (12). – Pp. 91–99. – Bibliogr.: 10 ref.