Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Магістерська дисертація: 120 с., 14 рис., 23 табл., 1 додаток, 12 джерел. Об’єкт дослідження – процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і
прогнозування.
Предмет дослідження – математичні моделі для опису процесів із довгою
пам‘яттю, методи їх прогнозування на основі статистичних даних.
Мета роботи – підвищення якості моделей для процесів із довгою пам‘яттю
шляхом удосконалення системної методології побудови моделей та комплексного застосування кількох методів інтелектуального аналізу даних.
Методи дослідження – ARFIMA – FIAPARCH, ARFIMA – GARCH, KPSS,
ADF.
Актуальність – побудова моделей, що допоможе при дослідженні та прогнозуванні процесів із довгою пам‘яттю.
Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розвиток методів прогнозування та дослідження процесів із довгою пам‘яттю.
Опис
Ключові слова
процеси із довгою пам‘яттю, ARFIMA, FIAPARCH, показник ХЕРСТА, KPSS, ADF, processes with long memory, ARFIMA, FIAPARCH, HERSTA index, KPSS, ADF
Бібліографічний опис
Шляков, С. В. Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шляков Сергій Віталійович. - Київ, 2018. - 119 с.