Метод двобічного експоненційного згладжування для відновлення динамічних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБратусь, Олена Вікторівна
dc.contributor.authorПодладчіков, Володимир Миколайович
dc.contributor.authorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorBratus, Olena V.
dc.contributor.authorPodladchikov, Volodymyr M.
dc.contributor.authorPetro I. Bidyuk, Petro I.
dc.contributor.authorБратусь, Елена Викторовна
dc.contributor.authorПодладчиков, Владимир Николаевич
dc.contributor.authorБидюк, Петр Иванович
dc.date.accessioned2018-07-23T09:27:49Z
dc.date.available2018-07-23T09:27:49Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractenBackground. Restoring of the true regularities and missed values of time series is an important stage of data preparation for the future modeling and forecasting, therefore development of new methods of restoring is needed. Objective. To develop two-sided exponential smoothing method for restoring of regularities of dynamic processes evolution; to apply created method for restoring of missed values of London metal exchange average day prices for color metal (zinc) and to compare with methods of restoring by using arithmetic mean, autoregressive approach and exponential smoothing method. Methods. To achieve the formulated goal the following methods were used: two-sided exponential smoothing method was created; restoring by using of arithmetic mean values with usage of known values; autoregressive approach and exponential smoothing. Results. Two-sided exponential smoothing method was developed, which contains procedure of smoothing in direct and reversed time. The proposed method was used for restoring of dynamic processes and missed values of time series. Restoring of missed values of average daily prices for color metal (zinc) by making use of developed method and comparison with other methods were performed. Conclusions. It is shown by means of simulation that two-sided exponential smoothing method is effective for restoring of process regularities. Developed method for restoring missing values of zinc prices in its application on practice showed an advantage in comparison with all the methods used in this study by the values of statistical characteristics of adequacy for constructed models, so it could be used in practice.uk
dc.description.abstractruПроблематика. Восстановление истинных закономерностей и пропущенных значений временных рядов является важным этапом подготовки данных для дальнейшего моделирования и прогнозирования, поэтому необходимо разрабатывать новые методы восстановления. Цель исследования. Разработать метод двустороннего экспоненциального сглаживания для восстановления закономерностей развития динамических процессов; применить разработанный метод для восстановления пропущенных значений среднедневных цен Лондонской биржи металлов на цветной металл (цинк) и сравнить с методами восстановления значений с помощью средних арифметических, авторегрессионного подхода и метода экспоненциального сглаживания. Методика реализации. Для достижения поставленной цели использованы такие методы: разработанный метод двустороннего экспоненциального сглаживания; восстановление средними арифметическими значениями по известным значениям; авторегрессионный подход и экспоненциальное сглаживание. Результаты исследования. Разработан метод двустороннего экспоненциального сглаживания, который содержит в себе процедуру сглаживания в прямом и обратном времени. Предложенный метод использован для восстановления динамических процессов и пропущенных значений временного ряда. Выполнены восстановление пропущенных значений среднедневных цен на цветной металл (цинк) с помощью разработанного метода и сравнение с другими методами восстановления. Выводы. Путем имитационного моделирования показано, что метод двустороннего экспоненциального сглаживания является эффективным для восстановления закономерностей процесса. Разработанный метод при его использовании для восстановления пропущенных значений цен на цинк показал преимущество в сравнении со всеми использованными в работе методами по значениям статистических характеристик адекватности построенных моделей, поэтому он может быть применен на практике.uk
dc.description.abstractukПроблематика. Відновлення істинних закономірностей та пропущених значень часових рядів є важливим етапом підготов­ки даних для подальшого моделювання і прогнозування, тому необхідно розробляти нові методи відновлення. Мета дослідження. Розробити метод двобічного експоненційного згладжування для відновлення закономірностей розвитку динамічних процесів. Застосувати розроблений метод для відновлення пропущених значень середньодобових цін Лондонської біржі металів на кольоровий метал (цинк) та порівняти з методами відновлення значень за допомогою середніх арифметичних, авторегресійного підходу і методу експоненційного згладжування. Методика реалізації. Для досягнення поставленої мети використано такі методи: розроблений метод двобічного експоненційного згладжування; відновлення середніми арифметичними значеннями за відомими значеннями; авторегресійний підхід та експоненційне згладжування. Результати дослідження. Розроблено метод двобічного експоненційного згладжування, що містить у собі процедуру згладжування у прямому та зворотному часі. Запропонований метод використано для відновлення динамічних процесів та пропущених значень часового ряду. Виконано відновлення пропущених значень середньодобових цін на кольоровий метал (цинк) за допомогою розробленого методу та порівняння з іншими методами відновлення. Висновки. З використанням імітаційного моделювання показано, що метод двобічного експоненційного згладжування є ефективним для відновлення закономірностей процесу. Розроблений метод, при його застосуванні для відновлення пропущених значень цін на цинк, показав перевагу порівняно з усіма використаними в роботі методами за значеннями статистичних характеристик адекватності побудованих моделей, тому він може бути застосованим на практиці.uk
dc.format.pagerangeС. 15-21uk
dc.identifier.citationБратусь О. В. Метод двобічного експоненційного згладжування для відновлення динамічних процесів / О. В. Братусь, В. М. Подладчіков, П. І. Бідюк // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2016. – № 6(110). – С. 15–21. – Бібліогр.: 12 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1810-0546.2016.6.80305
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/24014
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал, 2016, № 6(110)uk
dc.subjectвідновлення закономірностей розвитку динамічних процесівuk
dc.subjectвідновлення пропущених значень часових рядівuk
dc.subjectдвобічне експоненційне згладжуванняuk
dc.subjectекспоненційне згладжуванняuk
dc.subjectсереднє арифметичнеuk
dc.subjectавторегресійний підхідuk
dc.subjectrestoring of dynamic processes regularitiesuk
dc.subjectrestoring of missed valuesof time seriesuk
dc.subjecttwo-sided exponential smoothinguk
dc.subjectexponential smoothinguk
dc.subjectarithmetic meanuk
dc.subjectautoregressive approachuk
dc.subjectвосстановление закономерностей развития динамических процессовuk
dc.subjectвосстановление пропущенных значений временных рядовuk
dc.subjectдвустороннее экспоненциальное сглаживаниеuk
dc.subjectэкспоненциальное сглаживаниеuk
dc.subjectсреднее арифметическоеuk
dc.subjectавторегрессионный подходuk
dc.subject.udc681.5.015uk
dc.titleМетод двобічного експоненційного згладжування для відновлення динамічних процесівuk
dc.title.alternativeTwo-Sided Exponential Smoothing Method for Restoring of Dynamic Processesuk
dc.title.alternativeМетод двустороннего экспоненциального сглаживания для восстановления динамических процессовuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
NV2016-6_02.pdf
Розмір:
246.43 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журнал, № 6(110)