От идей методов «Гусеница»-SSA и Бокса-Дженкинса до декомпозиционного метода прогнозирования и декомпозиционной ИНС
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2011.1394Ключові слова:
Mетод «Гусениця»-SSA, метод Бокса-Дженкінса, модель АРІКС, декомпозиційний метод моделювання та прогнозування, декомпозиційна штучна нейронна мережаАнотація
У даній статті представляється огляд сучасних математичних моделей і методів, що стрімко розвиваються останнім часом автором у різних галузях науки і техніки, заснованих на спільному використанні ідей методу «Гусениця»-SSA і методу Бокса-Дженкінса. Пропоновані автором моделі є пріоритетними на сьогоднішній день ймовірнісно-детермінованими нелінійними декомпозиційними моделямиПосилання
- Granger, C.W.J. An Introduction to Long-Memory Time Series Models and Fractional Differencing [Текст] / C.W.J. Granger, R. Joyeux // Journal of Time Series Analysis. – 1980. – N 1(1). – P. 15–29.
- Седов, А. В. Моделирование объектов с дискретно-распределёнными параметрами: декомпозиионный подход [Текст] / А. В. Седов. – М. : Наука, 2010. – 438 с.
- «Автоматизированная система анализа и оперативного прогнозирования процессов потребления целевых продуктов в жилищно-коммунальном хозяйстве» [Текст] : Международный конкурс инновационных проектов “Харьковские инициативы”. – Харьков, 2010.
- Модель авторегрессии – спектрально проинтегрированного скользящего среднего со спектрально проинтегрированной обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичностью для моделирования, фильтрации, прогнозирования и управления процессами в современных системах автоматизации [Текст] : труды Международной научно-практической конференции «Передовые информационные технологии, средства и системы автоматизации и их внедрение на российских предприятиях» AITA-2011., 4 – 8 апреля 2011 г. Москва, 2011. – 1048 с.
- Евдокимов, А. Г. Оперативное управление потокораспределением в инженерных сетях [Текст] / А. Г. Евдокимов, А._Д. Тевяшев. – Х. : Вища школа, 1980. – 144 с.
- Голяндина, Н. Э. Метод «Гусеница»-SSA: прогноз временных рядов [Текст] / Н. Э. Голяндина. Учеб. пособие. – СПб., 2004. – 52 с.
- Перцовский? О.Е. Моделирование валютных рынков на основе процессов с длинной памятью [Текст] / Н. Э. Перцовский : Препринт WP2/2004/03 – М.: ГУ ВШЭ, 2003. – 52 c.
- Bollerslev, T. Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity / T. Bollerslev // Journal of econometrics. – 1986. – V. 31. – PP. 307 – 327.
- Тевяшев, А. Д. Системный анализ и управление большими системами энергетики [Текст] / А. Д. Тевяшев. – Х.: 2009. – 507 с.
- Juang, J.-N., and Phan, M. Q. Deadbeat Predictive Controllers [Текст] / J.-N. Juang, M. Q. Phan // AIAA 35th Aerospace Sciences Meeting. – AIAA paper number 97–0455. – Reno. – January 1997.
- Цифровое моделирование радиосигналов комбинированными нелинейными моделями, основанными на моделях метода «Гусеница»-SSA и сезонной АРССЭ [Текст] : труды 13-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и её применение – DSPA-2011», 30 марта – 2 апреля 2011 г. Москва – С. 165 – 168.
- Модель VARSIMAX. Синтез финитного апериодического регулятора [Текст] : сборник статей одиннадцатой Международной научно-практической конференции “Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности”, 27 – 29 апреля 2011 г. Санкт-Петербург, Россия / под ред. А.П. Кудинова. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2011. – С. 457 – 464.
- Системный подход к автоматическому построению комбинированных математических моделей, основанных на совместном использовании моделей сезонной АРССЭ и метода «Гусеница»-SSA с нелинейным усложнением передаточной функции, для моделирования и прогнозирования широкого класса процессов, описанных временными рядами. Сезонная модель нелинейной авторегрессии – спектрально проинтегрированного скользящего среднего (сезонная нелинейная АРСПССЭ модель, seasonal NARSIMAX model) [Текст] : сборник статей десятой Международной научно-практической конференции “Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности”, 09 – 11 декабря 2010 г. Санкт-Петербург, Россия / под ред. А.П. Кудинова. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2010. – С. 361 - 369.
- Методика построения комбинированных математических моделей для описания и прогнозирования широкого класса физиологических и психофизиологических процессов [Текст] : сборник трудов первой Международной научно-практической конференции “Высокие технологии, фундаментальные и прикладные исследования в физиологии и медицине”, 23 – 26 апреля 2010 г. Санкт-Петербург, Россия / под ред. А.П. Кудинова, Б. В. Крылова – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2010. – С. 457 – 464.
- Бокс, Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление [Текст] / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. Пер. с англ. – М.: Мир, 1974. Вып. II. – 197 c.
- Ahid, Ahmed. Fast Orthogonal Search For Training Radial Basis Function Neural Networks / Ahmed Ahid //Abstract of a Thesis Presented in Partial FulFillment of the Requirements for the Degree of Master of Science (in Electrican Engineering). August, 1994. – 69 p.
- Метод «Гусеница»-SSA – АРПСС – СПОАРУГ и модель АРСПСС – СПОАРУГ для анализа и прогнозирования финансово-экономических временных рядов [Текст] : сборник трудов второй Международной научно-методической конференции “Математические методы, модели и информационные технологии в экономике”, 4 – 6 мая 2011 г. Черновцы. – С. 306 – 308.
- Тевяшев, А. Д. Сравнительный анализ методов прогнозирования процессов потребления природного газа / А. Д. Тевяшев, В. Н. Щелкалин // Восточно-европейский журнал передовых технологий [Текст]. – 2009. №42. - С. 8 – 16.
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2014 Виталий Николаевич Щелкалин
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.