Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/18380
Title: | Development of adaptive combined models for predicting time series based on similarity identification |
Authors: | Кучанський, Олександр Юрійович Білощицький, Андрій Олександрович Андрашко, Юрій Васильович Білощицька, Світлана Шабала, Євгенія Миронов, Олексій |
Keywords: | прогнозування часових рядів, пошук подібностей, адаптивна комбі- нована модель, показник Герста |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | Eastern-European Journal of Enterprise Technologies |
Citation: | Kuchansky A. Development of adaptive combined models for predicting time series based on similarity identification [Текст] / A. Kuchansky, A. Biloshchytsjyi, Yu. Andrashko, S. Biloshchytska, Ye. Shabala, O. Myronov/ Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2018. – 1/4 (91) – C. 32–42. DOI 10.15587/1729-4061.2018.121620 |
Abstract: | Пропонуються адаптивні комбіновані моделі гібридного та селективного типів для прогнозування часових рядів на основі програмного набору з адаптивних поліноміальних моделей різних порядків. Пропонуються адаптивні комбіновані моделі прогнозування часових рядів з врахуванням результатів ідентифікації подібностей в ретроспекції цих часових рядів. Оцінена ефективність прогнозування різних комбінованих моделей залежно від рівня персистентності часових рядів. Розроблені моделі дозволяють підвищити точність у випадку середньострокового прогнозування нестаціонарних часових рядів, зокрема фінансових показників. |
Type: | Text |
Publication type: | Стаття |
URI: | https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/18380 |
ISSN: | 1729-3774 |
Appears in Collections: | Наукові публікації кафедри cистемного аналізу та теорії оптимізації |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
121620-266703-1-PB.pdf | 398.6 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.