Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації
Empirical constructions of time series models based on the reduction of initial data to normally distributed values have been proposed. The goal of a normalization method is to construct an optimal forecast that is linear for the updated data, and the forecasted original data is recovered through th...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336056 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543616588054528 |
|---|---|
| author | Bondarenko, Viktor Bondarenko, Valeriia |
| author_facet | Bondarenko, Viktor Bondarenko, Valeriia |
| author_sort | Bondarenko, Viktor |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-07-25T15:56:08Z |
| description | Empirical constructions of time series models based on the reduction of initial data to normally distributed values have been proposed. The goal of a normalization method is to construct an optimal forecast that is linear for the updated data, and the forecasted original data is recovered through the inverse transformation. The different variants of such transformations have been considered, including the reduction of initial data to Gaussian fractional Brownian motion and a one-dimensional transformation using a strictly monotonic function. The computational experiment based on real data, which allows for a stationary model, confirms the higher quality of the forecast by the normalization method compared to traditional models. |
| first_indexed | 2025-07-27T04:04:09Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-336056 |
| institution | System research and information technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2025-09-17T09:26:03Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-3360562025-07-25T15:56:08Z Time series forecasting using the normalization model Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації Bondarenko, Viktor Bondarenko, Valeriia optimal forecast stochastic model parameter estimation fractional Brownian motion оптимальний прогноз стохастична модель оцінювання параметрів фрактальний броунівський рух Empirical constructions of time series models based on the reduction of initial data to normally distributed values have been proposed. The goal of a normalization method is to construct an optimal forecast that is linear for the updated data, and the forecasted original data is recovered through the inverse transformation. The different variants of such transformations have been considered, including the reduction of initial data to Gaussian fractional Brownian motion and a one-dimensional transformation using a strictly monotonic function. The computational experiment based on real data, which allows for a stationary model, confirms the higher quality of the forecast by the normalization method compared to traditional models. Запропоновано емпіричні конструкції моделей часового ряду за схемою зведення первинних даних до нормально розподілених. Метою такого методу нормалізації є побудова оптимального прогнозу, який для оновлених даних є лінійним, а прогнозовані первинні дані відновлюються через обернене перетворення. Розглянуто варіанти таких перетворень — зведення первинних даних до гаусівського фрактального броунівського руху та одновимірне перетворення з використанням строго монотонної функції. Обчислювальний експеримент на базі реальних даних, що допускають стаціонарну модель, підтверджує вищу якість прогнозу методом нормалізації порівняно з традиційними моделями. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-06-28 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336056 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.2.07 System research and information technologies; No. 2 (2025); 106-114 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2025); 106-114 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2025); 106-114 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336056/324825 |
| spellingShingle | оптимальний прогноз стохастична модель оцінювання параметрів фрактальний броунівський рух Bondarenko, Viktor Bondarenko, Valeriia Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| title | Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| title_alt | Time series forecasting using the normalization model |
| title_full | Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| title_fullStr | Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| title_full_unstemmed | Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| title_short | Прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| title_sort | прогнозування часового ряду за моделлю нормалізації |
| topic | оптимальний прогноз стохастична модель оцінювання параметрів фрактальний броунівський рух |
| topic_facet | optimal forecast stochastic model parameter estimation fractional Brownian motion оптимальний прогноз стохастична модель оцінювання параметрів фрактальний броунівський рух |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/336056 |
| work_keys_str_mv | AT bondarenkoviktor timeseriesforecastingusingthenormalizationmodel AT bondarenkovaleriia timeseriesforecastingusingthenormalizationmodel AT bondarenkoviktor prognozuvannâčasovogorâduzamodellûnormalízacíí AT bondarenkovaleriia prognozuvannâčasovogorâduzamodellûnormalízacíí |