Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування

Досліджено ефективність застосування відомих методів Гольта та Вінтерса для побудови прогнозів на основі оптимізації їх параметрів. Отримані результати (скорочення розміру часового ряду і зменшення відносної помилки прогнозу) свідчать про ефективність запропонованого підходу для вирішення актуальної...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2018
Автори: Гуляницький, Л.Ф., Бондар, Т.Г.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
Назва видання:Компьютерная математика
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161849
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування / Л.Ф. Гуляницький, Т.Г. Бондар // Компьютерная математика. — 2018. — № 1. — С. 53-60. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-161849
record_format dspace
spelling irk-123456789-1618492019-12-25T01:25:34Z Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування Гуляницький, Л.Ф. Бондар, Т.Г. Системный анализ Досліджено ефективність застосування відомих методів Гольта та Вінтерса для побудови прогнозів на основі оптимізації їх параметрів. Отримані результати (скорочення розміру часового ряду і зменшення відносної помилки прогнозу) свідчать про ефективність запропонованого підходу для вирішення актуальної задачі прогнозування часових рядів великого розміру. Аналіз прогнозних даних та помилок засвідчив, що кращі результати в експерименті показав метод Вінтерса із сегментацією. Відзначається, що при збільшенні обсягу початкових даних ефективність методів прогнозування, заснованих на сегментації часового ряду, збільшується. Исследовано эффективность применения известных методов Гольта и Винтерса для построения прогнозов на основе оптимизации их параметров. Полученные результаты (сокращение размера часового ряда и уменьшение относительной ошибки прогноза) свидетельствуют об эффективности предложенного подхода для решения актуальной задачи прогнозирования временных рядов большого размера. Анализ прогнозных данных и ошибок засвидетельствовал, что лучшие результаты в эксперименте показал метод Винтерса с сегментацией. Отмечается, что при увеличении объема начальных данных эффективность методов прогнозирования, основанных на сегментации временного ряда, возрастает. The paper studies the efficiency of the well-known Holt and Winters forecasting methods depending on their parameters. The results obtained (time-series length reduction and MAPE decrease) testify the usefulness of the proposed approach for the forecasting long-time series problem. Winter’s method with segmentation has provided better results in computational experiment. In addition, the increase of an initial dataset size also produces an efficiency increase of the forecasting techniques based on time-series segmentation. 2018 Article Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування / Л.Ф. Гуляницький, Т.Г. Бондар // Компьютерная математика. — 2018. — № 1. — С. 53-60. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. 2616-938Х http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161849 004.89 uk Компьютерная математика Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Системный анализ
Системный анализ
spellingShingle Системный анализ
Системный анализ
Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
Компьютерная математика
description Досліджено ефективність застосування відомих методів Гольта та Вінтерса для побудови прогнозів на основі оптимізації їх параметрів. Отримані результати (скорочення розміру часового ряду і зменшення відносної помилки прогнозу) свідчать про ефективність запропонованого підходу для вирішення актуальної задачі прогнозування часових рядів великого розміру. Аналіз прогнозних даних та помилок засвідчив, що кращі результати в експерименті показав метод Вінтерса із сегментацією. Відзначається, що при збільшенні обсягу початкових даних ефективність методів прогнозування, заснованих на сегментації часового ряду, збільшується.
format Article
author Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
author_facet Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
author_sort Гуляницький, Л.Ф.
title Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_short Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_full Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_fullStr Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_full_unstemmed Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_sort дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2018
topic_facet Системный анализ
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161849
citation_txt Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування / Л.Ф. Гуляницький, Т.Г. Бондар // Компьютерная математика. — 2018. — № 1. — С. 53-60. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.
series Компьютерная математика
work_keys_str_mv AT gulânicʹkijlf doslídžennâefektivnostíadaptivnihmetodívprognozuvannâ
AT bondartg doslídžennâefektivnostíadaptivnihmetodívprognozuvannâ
first_indexed 2023-10-18T22:07:55Z
last_indexed 2023-10-18T22:07:55Z
_version_ 1796154712135827456