Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов

Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов

Разработаны теоретические основы рекуррентно-параллельных вычислений в комбинаторном алгоритме МГУА для моделирования и прогнозирования сложных многомерных взаимосвязанных процессов в классе моделей векторной авторегрессии. Продемонстрирована эффективность разработанного алгоритма. Розроблено теорет...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2016
Main Author: Ефименко, С.Н.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2016
Subjects:
Интеллектуальные информационные технологии в экономике
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113390
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов / С.Н. Ефименко // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 4. — С. 80–85. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-113390
record_format dspace
spelling Ефименко, С.Н.
2017-02-07T20:35:24Z
2017-02-07T20:35:24Z
2016
Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов / С.Н. Ефименко // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 4. — С. 80–85. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
0130-5395
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113390
519.163 + 681.5.015
Разработаны теоретические основы рекуррентно-параллельных вычислений в комбинаторном алгоритме МГУА для моделирования и прогнозирования сложных многомерных взаимосвязанных процессов в классе моделей векторной авторегрессии. Продемонстрирована эффективность разработанного алгоритма.
Розроблено теоретичні основи рекурентно-паралельних обчислень у комбінаторному алгоритмі МГУА для моделювання та прогнозування складних багатовимірних взаємозв’язаних процесів у класі моделей векторної авторегресії. Продемонстровано ефективність розробленого алгоритму.
Introduction. The problem of the mathematical modelling and prediction of the multidimensional interrelated time series is considered. It is used in economy, ecology and sociology. While many scientific proceedings are dedicated to modelling of one-dimensional time series, the experience of multidimensional time series modelling is insufficient. Methods. An approach to the structural and parameters identification of the multidimensional time series is considered when parameters for every model is estimated independently. An algorithm with selecting of more than one best model for every process is used. The purpose is to combine all possible variants of system models and to select the best one by additional criterion. Results. Theoretical grounds of recurrent-and-parallel computing in combinatorial GMDH algorithm and software for modeling and prediction of complex multidimensional interrelated processes in the class of vector autoregression models are developed. Conclusion. The scheme of paralleling for recurrent COMBI algorithm allows to solve the problem when arguments amount exceeds capability of scheme with the exhaustive search. The effectiveness of the constructed algorithm is demonstrated by prediction of the interrelated processes in the field of investment activity of Ukraine with the purpose of information support of administrative decisions.
ru
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Управляющие системы и машины
Интеллектуальные информационные технологии в экономике
Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
Побудова систем прогнозних моделей багатовимірних взаємопов'язаних процесі
System Modeling and Prediction of the Multidimensional Interrelated Processes
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
spellingShingle Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
Ефименко, С.Н.
Интеллектуальные информационные технологии в экономике
title_short Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
title_full Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
title_fullStr Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
title_full_unstemmed Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
title_sort построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов
author Ефименко, С.Н.
author_facet Ефименко, С.Н.
topic Интеллектуальные информационные технологии в экономике
topic_facet Интеллектуальные информационные технологии в экономике
publishDate 2016
language Russian
container_title Управляющие системы и машины
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
title_alt Побудова систем прогнозних моделей багатовимірних взаємопов'язаних процесі
System Modeling and Prediction of the Multidimensional Interrelated Processes
description Разработаны теоретические основы рекуррентно-параллельных вычислений в комбинаторном алгоритме МГУА для моделирования и прогнозирования сложных многомерных взаимосвязанных процессов в классе моделей векторной авторегрессии. Продемонстрирована эффективность разработанного алгоритма. Розроблено теоретичні основи рекурентно-паралельних обчислень у комбінаторному алгоритмі МГУА для моделювання та прогнозування складних багатовимірних взаємозв’язаних процесів у класі моделей векторної авторегресії. Продемонстровано ефективність розробленого алгоритму. Introduction. The problem of the mathematical modelling and prediction of the multidimensional interrelated time series is considered. It is used in economy, ecology and sociology. While many scientific proceedings are dedicated to modelling of one-dimensional time series, the experience of multidimensional time series modelling is insufficient. Methods. An approach to the structural and parameters identification of the multidimensional time series is considered when parameters for every model is estimated independently. An algorithm with selecting of more than one best model for every process is used. The purpose is to combine all possible variants of system models and to select the best one by additional criterion. Results. Theoretical grounds of recurrent-and-parallel computing in combinatorial GMDH algorithm and software for modeling and prediction of complex multidimensional interrelated processes in the class of vector autoregression models are developed. Conclusion. The scheme of paralleling for recurrent COMBI algorithm allows to solve the problem when arguments amount exceeds capability of scheme with the exhaustive search. The effectiveness of the constructed algorithm is demonstrated by prediction of the interrelated processes in the field of investment activity of Ukraine with the purpose of information support of administrative decisions.
issn 0130-5395
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113390
citation_txt Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов / С.Н. Ефименко // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 4. — С. 80–85. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT efimenkosn postroeniesistemprognoznyhmodeleimnogomernyhvzaimosvâzannyhprocessov
AT efimenkosn pobudovasistemprognoznihmodeleibagatovimírnihvzaêmopovâzanihprocesí
AT efimenkosn systemmodelingandpredictionofthemultidimensionalinterrelatedprocesses
first_indexed 2025-11-28T09:22:08Z
last_indexed 2025-11-28T09:22:08Z
_version_ 1850853560511627264

Similar Items