Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування

Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності Запропоновано підхід до ідентифікації математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, що змінюється за невідомим законом. Розроблено метод оцінювання математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки д...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Системні дослідження та інформаційні технології
Datum:2015
Hauptverfasser: Братусь, О.В., Подладчіков, В.М.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2015
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/123496
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування / О.В. Братусь, В.М. Подладчіков // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 3. — С. 131-141. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-123496
record_format dspace
spelling Братусь, О.В.
Подладчіков, В.М.
2017-09-06T11:49:32Z
2017-09-06T11:49:32Z
2015
Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування / О.В. Братусь, В.М. Подладчіков // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 3. — С. 131-141. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
1681–6048
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/123496
338.27
Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
Запропоновано підхід до ідентифікації математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, що змінюється за невідомим законом. Розроблено метод оцінювання математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, який використано для побудови алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана. Виконано імітаційне моделювання, яке показало ефективність запропонованого підходу. За даними щодо середньодобових цін Лондонської біржі металів на свинець побудовано модель за алгоритмом прогнозування на основі фільтра Калмана, а також моделі авторегресії, авторегресії з ковзним середнім та виконано за ними прогнозування. Порівняльний аналіз розглянутих моделей за значеннями прогнозних характеристик показав перевагу алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана.
Предложен подход к идентификации математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, которое изменяется по неизвестному закону. Разработан метод оценивания математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, который использован для построения алгоритма прогнозирования на основе фильтра Калмана. Выполнено имитационное моделирование, которое показало эффективность предложенного подхода. По данным о среднедневных ценах Лондонской биржи металлов на свинец построена модель по алгоритму прогнозирования на основе фильтра Калмана, а также модели авторегрессии, авторегрегрессии со скользящим средним и выполнено по ним прогнозирование. Сравнительный анализ рассмотренных моделей по значениям прогнозных характеристик показал преимущество алгоритма прогнозирования на основе фильтра Калмана.
An approach to identification of the mathematical expectation of acceleration of values change of data samples, which varies according to an unknown law, is presented in this article. An estimation method of mathematical expectation of values acceleration of change of data samples is developed, which is used to construct a forecasting algorithm based on the Kalman filter. An imitation modeling was performed, which showed the effectiveness of the suggested approach. The forecasting algorithm model based on the Kalman filter, autoregressive model and autoregressive moving average model are constructed using the daily average of the lead prices on the London Metal Exchange, and forecasting is done on the same data set. A comparative analysis of presented models, using the characteristics of forecasting values showed the advantage of the forecasting algorithm based on the Kalman filter.
ru
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Системні дослідження та інформаційні технології
Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
Идентификация переменных параметров модели для построения алгоритма прогнозирования
Identification of variable parameters of a model for the construction of a forecasting algorithm
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
spellingShingle Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
Братусь, О.В.
Подладчіков, В.М.
Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
title_short Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
title_full Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
title_fullStr Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
title_full_unstemmed Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
title_sort ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування
author Братусь, О.В.
Подладчіков, В.М.
author_facet Братусь, О.В.
Подладчіков, В.М.
topic Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
topic_facet Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
publishDate 2015
language Russian
container_title Системні дослідження та інформаційні технології
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
format Article
title_alt Идентификация переменных параметров модели для построения алгоритма прогнозирования
Identification of variable parameters of a model for the construction of a forecasting algorithm
description Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності Запропоновано підхід до ідентифікації математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, що змінюється за невідомим законом. Розроблено метод оцінювання математичного сподiвання прискорення змiни значень вибiрки даних, який використано для побудови алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана. Виконано імітаційне моделювання, яке показало ефективність запропонованого підходу. За даними щодо середньодобових цін Лондонської біржі металів на свинець побудовано модель за алгоритмом прогнозування на основі фільтра Калмана, а також моделі авторегресії, авторегресії з ковзним середнім та виконано за ними прогнозування. Порівняльний аналіз розглянутих моделей за значеннями прогнозних характеристик показав перевагу алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана. Предложен подход к идентификации математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, которое изменяется по неизвестному закону. Разработан метод оценивания математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, который использован для построения алгоритма прогнозирования на основе фильтра Калмана. Выполнено имитационное моделирование, которое показало эффективность предложенного подхода. По данным о среднедневных ценах Лондонской биржи металлов на свинец построена модель по алгоритму прогнозирования на основе фильтра Калмана, а также модели авторегрессии, авторегрегрессии со скользящим средним и выполнено по ним прогнозирование. Сравнительный анализ рассмотренных моделей по значениям прогнозных характеристик показал преимущество алгоритма прогнозирования на основе фильтра Калмана. An approach to identification of the mathematical expectation of acceleration of values change of data samples, which varies according to an unknown law, is presented in this article. An estimation method of mathematical expectation of values acceleration of change of data samples is developed, which is used to construct a forecasting algorithm based on the Kalman filter. An imitation modeling was performed, which showed the effectiveness of the suggested approach. The forecasting algorithm model based on the Kalman filter, autoregressive model and autoregressive moving average model are constructed using the daily average of the lead prices on the London Metal Exchange, and forecasting is done on the same data set. A comparative analysis of presented models, using the characteristics of forecasting values showed the advantage of the forecasting algorithm based on the Kalman filter.
issn 1681–6048
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/123496
citation_txt Ідентифікація змінних параметрів моделі для побудови алгоритму прогнозування / О.В. Братусь, В.М. Подладчіков // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 3. — С. 131-141. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT bratusʹov ídentifíkacíâzmínnihparametrívmodelídlâpobudovialgoritmuprognozuvannâ
AT podladčíkovvm ídentifíkacíâzmínnihparametrívmodelídlâpobudovialgoritmuprognozuvannâ
AT bratusʹov identifikaciâperemennyhparametrovmodelidlâpostroeniâalgoritmaprognozirovaniâ
AT podladčíkovvm identifikaciâperemennyhparametrovmodelidlâpostroeniâalgoritmaprognozirovaniâ
AT bratusʹov identificationofvariableparametersofamodelfortheconstructionofaforecastingalgorithm
AT podladčíkovvm identificationofvariableparametersofamodelfortheconstructionofaforecastingalgorithm
first_indexed 2025-12-07T19:29:23Z
last_indexed 2025-12-07T19:29:23Z
_version_ 1850878998089826304