Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБратусь, Олена Вікторівна
dc.contributor.authorПодладчіков, Володимир Миколайович
dc.contributor.authorBratus, E. V.
dc.contributor.authorPodladchikov, V. N.
dc.contributor.authorБратусь, Е. В.
dc.contributor.authorПодладчиков, В. Н.
dc.date.accessioned2015-12-08T13:48:44Z
dc.date.available2015-12-08T13:48:44Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractenAn approach to identification of the mathematical expectation of acceleration of values change of data samples, which varies according to an unknown law, is presented in this article. An estimation method of mathematical expectation of values acceleration of change of data samples is developed, which is used to construct a forecasting algorithm based on the Kalman filter. An imitation modeling was performed, which showed the effectiveness of the suggested approach. The forecasting algorithm model based on the Kalman filter, autoregressive model and autoregressive moving average model are constructed using the daily average of the lead prices on the London Metal Exchange, and forecasting is done on the same data set. A comparative analysis of presented models, using the characteristics of forecasting values showed the advantage of the forecasting algorithm based on the Kalman filter.uk
dc.description.abstractruПредложен подход к идентификации математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, которое изменяется по неизвестному закону. Разработан метод оценивания математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, который использован для построения алгоритма прогнозирования на основе фильтра Калмана. Выполнено имитационное моделирование, которое показало эффективность предложенного подхода. По данным о среднедневных ценах Лондонской биржи металлов на свинец построена модель по алгоритму прогнозирования на основе фильтра Калмана, а также модели авторегрессии, авторегрегрессии со скользящим средним и выполнено по ним прогнозирование. Сравнительный анализ рассмотренных моделей по значениям прогнозных характеристик показал преимущество алгоритма прогнозирования на основе фильтра Калмана.uk
dc.description.abstractukЗапропоновано підхід до ідентифікації математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних, що змінюється за невідомим законом. Розроблено метод оцінювання математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних, який використано для побудови алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана. Виконано імітаційне моделювання, яке показало ефективність запропонованого підходу. За даними щодо середньодобових цін Лондонської біржі металів на свинець побудовано модель за алгоритмом прогнозування на основі фільтра Калмана, а також моделі авторегресії, авторегресії з ковзним середнім та виконано за ними прогнозування. Порівняльний аналіз розглянутих моделей за значеннями прогнозних характеристик показав перевагу алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана.uk
dc.format.pagerangeС. 131–141uk
dc.identifier.citationБратусь, О. В. Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування / О. В. Братусь, В. М. Подладчіков // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2015. – № 3. – С. 131–141. – Бібліогр.: 10 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/14255
dc.language.isoukuk
dc.publisherПолітехнікаuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subject.udc338.27uk
dc.titleІдентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозуванняuk
dc.title.alternativeIdentification of variable parameters of a model for the construction of a forecasting algorithmuk
dc.title.alternativeИдентификация переменных параметров модели для построения алгоритма прогнозированияuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 3