The Methodology for Adaptive Modeling and Forecasting Nonlinear and Nonstationary Processes

The study is directed towards development of systemic methodology for modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes in economy, finances, and other areas of human activities. Adaptive procedures for structure and parameter estimation of regression and probabilistic models were propo...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Проблеми керування та інформатики
Datum:2024
ISSN:0572-2691
Hauptverfasser: Trofymchuk, O., Bidiuk, P., Terentiev, O.
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2024
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211140
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:The Methodology for Adaptive Modeling and Forecasting Nonlinear and Nonstationary Processes / O. Trofymchuk, P. Bidiuk, O. Terentiev, V. Klymenko // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 1. — С. 63–79. — Бібліогр.: 29 назв. — англ.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:The study is directed towards development of systemic methodology for modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes in economy, finances, and other areas of human activities. Adaptive procedures for structure and parameter estimation of regression and probabilistic models were proposed as well as the information system architecture and functional layout. Illustrative examples of practical application of the developed methodology proving its functionality are provided. Дослідження спрямоване на створення системної методології для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Наведено ілюстративні приклади практичного застосування розробленої методології, що підтверджують її функціональність.
ISSN:0572-2691