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
Опубліковано в:Компьютерная математика
Дата:2018
ISSN:2616-938Х
Автори: Гуляницький, Л.Ф., Бондар, Т.Г.
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.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
_version_ 1862733149817012224
author Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
author_facet Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
citation_txt Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування / Л.Ф. Гуляницький, Т.Г. Бондар // Компьютерная математика. — 2018. — № 1. — С. 53-60. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title 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. 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.
first_indexed 2025-12-07T19:35:43Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-161849
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 2616-938Х
language Ukrainian
last_indexed 2025-12-07T19:35:43Z
publishDate 2018
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format dspace
spelling Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
2019-12-24T21:31:32Z
2019-12-24T21:31:32Z
2018
Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування / Л.Ф. Гуляницький, Т.Г. Бондар // Компьютерная математика. — 2018. — № 1. — С. 53-60. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.
2616-938Х
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161849
004.89
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.
uk
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Компьютерная математика
Системный анализ
Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
Исследование эффективности адаптивных методов прогнозирования
Study on adaptive forecasting methods efficiency
Article
published earlier
spellingShingle Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
Гуляницький, Л.Ф.
Бондар, Т.Г.
Системный анализ
title Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_alt Исследование эффективности адаптивных методов прогнозирования
Study on adaptive forecasting methods efficiency
title_full Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_fullStr Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_full_unstemmed Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_short Дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
title_sort дослідження ефективності адаптивних методів прогнозування
topic Системный анализ
topic_facet Системный анализ
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161849
work_keys_str_mv AT gulânicʹkiilf doslídžennâefektivnostíadaptivnihmetodívprognozuvannâ
AT bondartg doslídžennâefektivnostíadaptivnihmetodívprognozuvannâ
AT gulânicʹkiilf issledovanieéffektivnostiadaptivnyhmetodovprognozirovaniâ
AT bondartg issledovanieéffektivnostiadaptivnyhmetodovprognozirovaniâ
AT gulânicʹkiilf studyonadaptiveforecastingmethodsefficiency
AT bondartg studyonadaptiveforecastingmethodsefficiency