Автоматическое построение числовых прогнозов
Рассмотрены возможности автоматического получения прогнозов с использованием пакета статистического прогнозирования PREDICTOR. Описаны и обоснованы интеллектуальные средства пакета, в частности средства интегральной оценки, позволяющей оценивать и ранжировать полученные прогнозы. Приведены примеры п...
Saved in:
| Published in: | Компьютерная математика |
|---|---|
| Date: | 2010 |
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84586 |
| 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: | Автоматическое построение числовых прогнозов / С.И. Лавренюк, О.Л. Перевозчикова, В.Г. Тульчинский, А.В. Харченко // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 52-61. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Рассмотрены возможности автоматического получения прогнозов с использованием пакета статистического прогнозирования PREDICTOR. Описаны и обоснованы интеллектуальные средства пакета, в частности средства интегральной оценки, позволяющей оценивать и ранжировать полученные прогнозы. Приведены примеры построения прогнозов на основе реальных временных рядов.
Розглянуто можливості автоматичної побудови прогнозів з використанням пакета статистичного прогнозування PREDICTOR, описані та обгрунтовані інтелектуальні засоби пакета, якими володіє цей продукт, насамперед засоби інтегральної оцінки, що дозволяє ранжувати отримані прогнози. Наведені приклади побудови прогнозів на основі реальних числових рядів.
The abilities of automatical forecasting with the use of statistical forecasting package PREDICTOR are examined. Intelligent tools of the package, first of all, the integrated estimating method that enables the resulted forecast ranging, are described and proved. The examples of forecast based on the real-time series are proposed.
|
|---|---|
| ISSN: | ХХХХ-0003 |