часовий ряд

Введено структуру адаптивного нео-фаззі-предиктора та багатовимірного нео- фаззі-нейрона, а також метод навчання останнього. Запропонований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує фільтруючі властивості. Завдяки введеній нейромережевій архітектурі, вузлами якої є нео-фаззі-нейрони, можна розв’язувати задачі короткострокового прогнозування у реальному часі за умов короткої навчальної вибірки.

Досліджено вплив функції активації нейронної мережі типу RBF на ефективність навчання та прогнозування надійності програмного забезпечення у вигляді часових рядів. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому.

Прогнозування споживання енергії в будівлі відіграє важливу роль, оскільки воно може допомогти оцінити її енергоефективність, виявити й діагностувати несправності системи енергопостачання, а також зменшити витрати коштів і покращити вплив на клімат. Проаналізовано актуальні дослідження у галузі забезпечення енергоефективності будівель, зокрема, їх енергетичної оцінки з урахуванням типів розглядуваних моделей.

Часові ряди координат п’яти постійних станцій Міжнародної служби GNSS (IGS), розташованих у Новій Зеландії, були проаналізовані щодо їх річного переміщення з 2009 по 2018 роки. Необроблені дані у формі файлів Receiver Independence Exchange (RINEX) були взяті з бази даних IGS і процесів за допомогою служби онлайн-обробки AUSPOS. Використовуючи часові ряди координат, були розраховані швидкості горизонтального та вертикального зміщення за десятирічний період дослідження.

Використано економетричні екстраполяційні методи дослідження. Проаналізовано наукові роботи, пов'язані з екстраполяційними методами прогнозування часових рядів. Проаналізовано динаміку формування фінансових результатів страхових компаній України за видами їх діяльності. Визначено основні чинники, що визначають результативність. З'ясовано, що найбільш раціональним підходом до короткотермінованого прогнозування фінансових результатів страховиків є застосування експоненційного згладжування. Вибрано оптимальні параметри для моделі експоненційного згладжування методом на сітці.

Розроблено інформаційну технологію прогнозування на підставі часових рядів. З'ясовано, що актуальною є розробка нових моделей і методів прогнозування для покращення якості прогнозу. В основу інформаційної технології покладено еволюційний метод синтезу прогнозної схеми на підставі базових прогнозних моделей. Обраний метод дає змогу вносити в розгляд будь-яку кількість прогнозних моделей, які можуть належати до різних класів. Для заданого часового ряду, шляхом знаходження розв'язку оптимізаційної задачі, обчислено вагові коефіцієнти, з якими моделі входять в результуючу прогнозну схему.

У роботі розроблено програмне забезпечення для передбачення за допомогою часових рядів за допомогою мови програмування Python. Для розроблення системи було використано модель SARIMA.

Розроблено метод побудови комбінованої моделі прогнозування часових рядів на підставі базових моделей про­гно­зування. Множина базових моделей є динамічною, тобто у цю множину можуть вноситися нові моделі прогнозування, можуть видалятися моделі залежно від властивостей часових рядів. Для синтезу комбінованої моделі прогнозування часових рядів з заданим кроком прогнозу на початку визначається оптимальний крок передісторії.

Розглянуто завдання відновлення пропущених значень у результатах тестування реципієнтів, поданих часовими рядами. Як експериментальні дані наведено штучні часові ряди із пропущеними значеннями. Ефективність відновлення оцінюється відносною похибкою відновленого значення. Наведено приклади відновлення пропусків у таблиці часових рядів та в індивідуальному часовому ряді. Використано прості методи заміни пропуску середнім, зваженим середнім та медіаною.

Проведено аналіз селеутворювальних чинників, які впливають на багаторічну активність селів. Запропоновано методику прогнозування селів з урахуванням метеорологічних, гідрогеологічних, сейсмічних, геліофізичних чинників. Виявлено закономірності багаторічної сезонності цих чинників за допомогою автокореляційного та спектрального аналізу. Розраховано інтегральний показник ймовірності селевої активізації. Екстрапольовано ряд інтегрального показника та cпрогнозовано наступний пік активізації селів.