Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів
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. There exist multiple problems that are to be solved with the data of such type practically in all areas of hu...
Saved in:
| Date: | 2024 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/216 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-216 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-06-06T09:20:01Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
нелінійні нестаціонарні процеси моделювання прогнозування фільтр Калмана узагальнені лінійні моделі |
| spellingShingle |
нелінійні нестаціонарні процеси моделювання прогнозування фільтр Калмана узагальнені лінійні моделі Trofymchuk, Oleksandr Bidiuk, Petro Terentiev, Oleksandr Klymenko, Victoriia Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| topic_facet |
нелинейные нестационарные процессы моделирование прогнозирование фильтр Калмана обобщенные линейные модели нелінійні нестаціонарні процеси моделювання прогнозування фільтр Калмана узагальнені лінійні моделі nonlinear nonstationary processes modeling forecasting Kalman filter generalized linear models |
| format |
Article |
| author |
Trofymchuk, Oleksandr Bidiuk, Petro Terentiev, Oleksandr Klymenko, Victoriia |
| author_facet |
Trofymchuk, Oleksandr Bidiuk, Petro Terentiev, Oleksandr Klymenko, Victoriia |
| author_sort |
Trofymchuk, Oleksandr |
| title |
Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| title_short |
Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| title_full |
Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| title_fullStr |
Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| title_full_unstemmed |
Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| title_sort |
методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів |
| title_alt |
The methodology for adaptive modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes Методология адаптивного моделирования и прогнозирования нелинейных нестационарных процессов |
| description |
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. There exist multiple problems that are to be solved with the data of such type practically in all areas of human activities: such as constructing adequate models including estimation and forecasting state of a system under investigation; technical, economic and medical diagnostics; automatic control in technologies; moving objects control; financial and other risk estimation and management; risk factor interaction; control and monitoring of microclimate in greenhouses and industrial enterprises; decision making support in business; dynamic strategic planning in production; providing stability for critical economic infrastructure etc. The structure and parameter adaptation procedures for the regression and probabilistic models are proposed as well as respective information system architecture and functional layout are developed. The system development is based on the system analysis principles such as hierarchical architecture of the system, adaptive approach to model structure estimation, optimization of model parameter estimation procedures, functional completeness of the system providing for autonomous operation of the system, identification and taking into consideration of possible uncertainties available in the process of data processing and mathematical model development, application of appropriate sets of quality criteria that are guarantying high quality of intermediate and final results of data analysis. The possible uncertainties are inherent to data collecting, model constructing and forecasting procedures, and play the role of negative influence factors to the computational procedures of proposed information system. Reduction of their influence is favorable for enhancing the quality of intermediate and final results of computations. The illustrative examples of practical application of the methodology developed proving the system functionality are provided. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/216 |
| work_keys_str_mv |
AT trofymchukoleksandr themethodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT bidiukpetro themethodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT terentievoleksandr themethodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT klymenkovictoriia themethodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT trofymchukoleksandr metodologíâadaptivnogomodelûvannâíprognozuvannânelíníjnihnestacíonarnihprocesív AT bidiukpetro metodologíâadaptivnogomodelûvannâíprognozuvannânelíníjnihnestacíonarnihprocesív AT terentievoleksandr metodologíâadaptivnogomodelûvannâíprognozuvannânelíníjnihnestacíonarnihprocesív AT klymenkovictoriia metodologíâadaptivnogomodelûvannâíprognozuvannânelíníjnihnestacíonarnihprocesív AT trofymchukoleksandr metodologiâadaptivnogomodelirovaniâiprognozirovaniânelinejnyhnestacionarnyhprocessov AT bidiukpetro metodologiâadaptivnogomodelirovaniâiprognozirovaniânelinejnyhnestacionarnyhprocessov AT terentievoleksandr metodologiâadaptivnogomodelirovaniâiprognozirovaniânelinejnyhnestacionarnyhprocessov AT klymenkovictoriia metodologiâadaptivnogomodelirovaniâiprognozirovaniânelinejnyhnestacionarnyhprocessov AT trofymchukoleksandr methodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT bidiukpetro methodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT terentievoleksandr methodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses AT klymenkovictoriia methodologyforadaptivemodelingandforecastingnonlinearandnonstationaryprocesses |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:49Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:49Z |
| _version_ |
1847373362903384064 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-2162024-06-06T09:20:01Z The methodology for adaptive modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes Методологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів Методология адаптивного моделирования и прогнозирования нелинейных нестационарных процессов Trofymchuk, Oleksandr Bidiuk, Petro Terentiev, Oleksandr Klymenko, Victoriia нелинейные нестационарные процессы моделирование прогнозирование фильтр Калмана обобщенные линейные модели нелінійні нестаціонарні процеси моделювання прогнозування фільтр Калмана узагальнені лінійні моделі nonlinear nonstationary processes modeling forecasting Kalman filter generalized linear models 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. There exist multiple problems that are to be solved with the data of such type practically in all areas of human activities: such as constructing adequate models including estimation and forecasting state of a system under investigation; technical, economic and medical diagnostics; automatic control in technologies; moving objects control; financial and other risk estimation and management; risk factor interaction; control and monitoring of microclimate in greenhouses and industrial enterprises; decision making support in business; dynamic strategic planning in production; providing stability for critical economic infrastructure etc. The structure and parameter adaptation procedures for the regression and probabilistic models are proposed as well as respective information system architecture and functional layout are developed. The system development is based on the system analysis principles such as hierarchical architecture of the system, adaptive approach to model structure estimation, optimization of model parameter estimation procedures, functional completeness of the system providing for autonomous operation of the system, identification and taking into consideration of possible uncertainties available in the process of data processing and mathematical model development, application of appropriate sets of quality criteria that are guarantying high quality of intermediate and final results of data analysis. The possible uncertainties are inherent to data collecting, model constructing and forecasting procedures, and play the role of negative influence factors to the computational procedures of proposed information system. Reduction of their influence is favorable for enhancing the quality of intermediate and final results of computations. The illustrative examples of practical application of the methodology developed proving the system functionality are provided. Дослідження спрямоване на створення системної методології для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Існує безліч проблем, які необхідно вирішувати за допомогою даних такого типу практично в усіх галузях людської діяльності, такі як побудова адекватних моделей, включаючи оцінювання і прогнозування станів досліджуваних систем; технічна, економічна та медична діагностика, автоматичне керування технологічними процесами; керування рухомими об’єктами; оцінювання і менеджмент фінансовими та іншими типами ризиків; дослідження взаємодії факторів ризику; керування мікрокліматом в теплицях та промислових підприємствах; підтримка рішень у бізнесі; динамічне стратегічне планування на виробництві; забезпечення стійкого розвитку критичної економічної інфраструктури та ін. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Розробка інформаційної системи ґрунтується на принципах системного аналізу, таких як ієрархічна архітектура системи, адаптивне оцінювання структури моделей, оптимізація процедур оцінювання параметрів моделей, функціональна повнота системи, яка забезпечує її автономне функціонування, ідентифікація та врахування можливих невизначеностей, які зустрічаються при обробці даних і побудові математичних моделей, застосування належних множин критеріїв аналізу якості, які гарантують досягнення високої якості проміжних та остаточних результатів аналізу даних. Невизначеності зустрічаються при зборі даних, оцінюванні структури і параметрів моделей, в процедурах прогнозування і відіграють роль факторів негативного впливу на обчислювальні процедури в запропонованій інформаційній системі. Зменшення їх впливу сприяє підвищенню якості проміжних та остаточних результатів обчислень. Розглянуто ілюстративні приклади практичного застосування розробленої методології, що підтверджують її функціональність. Исследование направлено на создание системной методологии для моделирования и прогнозирования нелинейных нестационарных процессов в экономике, финансах и других сферах человеческой деятельности. Существует множество проблем, которые необходимо решать с помощью данных такого типа практически во всех сферах человеческой деятельности, такие как построение адекватных моделей, включая оценку и прогнозирование состояний исследуемых систем; техническая, экономическая и медицинская диагностика; автоматическое управление технологическими процессами; управление движущимися объектами; оценка и менеджмент финансовыми и другими типами рисков; исследование взаимодействия факторов риска; управление микроклиматом в теплицах и промышленных предприятиях; поддержка решений в бизнесе; динамическое стратегическое планирование на производстве; обеспечение устойчивого развития критической экономической инфраструктуры и т.д. Предложены процедуры адаптивной оценки структуры и параметров регрессионных и вероятностных моделей, а также архитектура и функциональная схема соответствующей информационной системы. Разработка информационной системы основывается на принципах системного анализа, таких как иерархическая архитектура системы, адаптивная оценка структуры моделей, оптимизация процедур оценки параметров моделей, функциональная полнота системы, обеспечивающая ее автономное функционирование, идентификация и учет возможных неопределенностей, которые встречаются при обработке данных и построении математических моделей, применение надлежащих множеств критериев анализа качества, гарантирующих достижение высокого качества промежуточных и окончательных результатов анализа данных. Неопределенности встречаются при сборе данных, оценке структуры и параметров моделей, в процедурах прогнозирования и играют роль факторов негативного воздействия на вычислительные процедуры в предложенной информационной системе. Уменьшение их влияния способствует повышению качества промежуточных и окончательных результатов вычислений. Рассмотрены иллюстративные примеры практического применения разработанной методологии, подтверждающие ее функциональность. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-01-29 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/216 10.34229/1028-0979-2024-1-6 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 1 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 63-79 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 1 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 63-79 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 1 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 63-79 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2024-1 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/216/302 Copyright (c) 2024 Oleksandr Trofymchuk, Petro Bidiuk, Oleksandr Terentiev, Victoriia Klymenko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |