Разработка методов анализа и прогнозирования временных рядов на основе метода группового учета аргументов
Аннотация
Аннотация
Научное исследование посвящено разработке методов анализа и прогнозирования временных рядов на основе метода группового учета аргументов. Рассмотрены вопросы, посвященные особенностям, преимуществам и недостаткам моделей, получаемых с помощью МГУА-методологии. В работе используются методы системного анализа, математической статистики и вычислительной математики. В процессе работы проводились теоретические и экспериментальные исследования возможностей МГУА-моделей для различных типов временных рядов. В результате исследования доказана адекватность полученных МГУА-моделей с физической точки зрения для периодического сигнала. Построены МГУА-модели для периодического сигнала с шумом и временного ряда чисел Вольфа. Изучены вопросы, посвященные построению гибридных математических моделей для прогнозирования временных рядов.
Ключевые слова: временные ряды, метод группового учета аргументов (мгуа), регрессионный анализ, прогнозирование временных рядов. периодический сигнал.
Annotation
The article is dedicated to developing analysis methods and forecasting tine series based on group method of data handling (GMDH). Observed the questions regarding specifics, advantages and disadvantaged of the models, achieved by means of GMDH methods. In this research the methods of system analysis, mathematic statistics and numeral analysis have been used. During the process of this research theoretical and experimental research of GMDH-models’ capability for a different types of time series was held. As a result of the research the adequacy of obtained GMDH-models for periodic signals from the physical point of view has been proven. GMDH-models for periodic noisy signal and time series of Volf’ numbers have been build. Questions regarding composition of hybrid mathematical models in order to predict time series have been investigated.
Keywords: time series, group method of data handling (GMDH), Regression analysis, time series analysis, periodic signal
Научное исследование посвящено разработке методов анализа и прогнозирования временных рядов на основе метода группового учета аргументов. Рассмотрены вопросы, посвященные особенностям, преимуществам и недостаткам моделей, получаемых с помощью МГУА-методологии. В работе используются методы системного анализа, математической статистики и вычислительной математики. В процессе работы проводились теоретические и экспериментальные исследования возможностей МГУА-моделей для различных типов временных рядов. В результате исследования доказана адекватность полученных МГУА-моделей с физической точки зрения для периодического сигнала. Построены МГУА-модели для периодического сигнала с шумом и временного ряда чисел Вольфа. Изучены вопросы, посвященные построению гибридных математических моделей для прогнозирования временных рядов.
Ключевые слова: временные ряды, метод группового учета аргументов (мгуа), регрессионный анализ, прогнозирование временных рядов. периодический сигнал.
Annotation
The article is dedicated to developing analysis methods and forecasting tine series based on group method of data handling (GMDH). Observed the questions regarding specifics, advantages and disadvantaged of the models, achieved by means of GMDH methods. In this research the methods of system analysis, mathematic statistics and numeral analysis have been used. During the process of this research theoretical and experimental research of GMDH-models’ capability for a different types of time series was held. As a result of the research the adequacy of obtained GMDH-models for periodic signals from the physical point of view has been proven. GMDH-models for periodic noisy signal and time series of Volf’ numbers have been build. Questions regarding composition of hybrid mathematical models in order to predict time series have been investigated.
Keywords: time series, group method of data handling (GMDH), Regression analysis, time series analysis, periodic signal