Метод прогнозування часового ряду на основі трансформерів та архітектур комп’ютерного зору
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Метою даної роботи є підвищення якості прогнозування складних нелінійних процесів у соціально-економічних системах за умов високої нестаціонарності, волатильності та наявності прихованих структурних змін. У таких випадках часові ряди характеризуються хаотичною динамікою та режимними переходами, що знижує ефективність класичних методів регресії та актуалізує задачу розробки спеціалізованих гібридних підходів до прогнозування. У роботі наведено огляд сучасних методів глибокого навчання для аналізу часових рядів, зокрема рекурентних нейронних мереж, трансформерних архітектур та методів візуального кодування сигналів. Запропоновано гібридний метод прогнозування, що поєднує підходи комп’ютерного зору та механізми уваги, орієнтований на виявлення прихованої часової структури та нелінійних залежностей. Метод базується на трансформації одновимірного часового сигналу у двовимірні зображення за допомогою алгоритмів Gramian Angular Field (GAF) та Markov Transition Field (MTF), вилученні локальних просторових ознак за допомогою згорткового енкодера (CNN) та моделюванні довгострокових часових залежностей із використанням блоку Трансформера. У роботі представлено результати програмної реалізації запропонованої системи та серії експериментальних досліджень на синтетичних і реальних наборах даних, зокрема фінансових часових рядах. Порівняльний аналіз із базовими моделями показав, що запропонований метод демонструє конкурентні переваги у задачах моделювання нелінійних динамічних систем та ідентифікації ринкових режимів, водночас зберігаючи обмеження у задачах із домінуючою лінійною структурою.
Опис
Ключові слова
прогнозування, часові ряди, глибоке навчання, комп’ютерний зір, трансформер, стартап., CNN, GAF/MTF
Бібліографічний опис
Свирид, Н. О. Метод прогнозування часового ряду на основі трансформерів та архітектур комп’ютерного зору : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Свирид Нікіта Олександрович. – Київ, 2025. – 114 с.