TY - BOOK

T1 - АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МЕТОДИКИ ИНТЕГРАЦИИ ФОРМАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И МЕТОДА АССИМИЛЯЦИИ ДАННЫХ

T2 - монография

AU - Тимошенкова, Юлия Сергеевна

AU - Поршнев, Сергей Владимирович

AU - Сафиуллин, Николай Тахирович

A2 - Авдеенко, Т. В.

A2 - Никульчев, Евгений Витальевич

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - В монографии описана методика интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов и метода ассимиляции данных (Data Assimilation), обеспечивающего коррекцию на основе сравнения спрогнозированного и наблюдаемого значений ВР в данный момент времени ранее спрогнозированных значений в последующие моменты времени. Представлено математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования и коррекции прогноза временных рядов. В работе описаны формальные методы прогнозирования временных рядов, такие как метод авторегрессии скользящего среднего, метод сингулярного спектрального анализа, метод группового учета аргументов и метод на основе нейронных сетей. Авторами так же описан метод коррекции прогноза Data Assimilation с использованием фильтра Калмана и ансамблевого фильтра калмана. Проведено исследование необходимости разработки методики интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов и метода Data Assimilation. Представлена разработанная авторами методика, работоспособность который продемонстрирована на примере Аттрактора Лоренца в сравнении с использованием классического метода Data Assimilation. Приведен пример использования разработанных алгоритмического, математического и программного обеспечения для прогнозирования временных рядов на примере трех наборов данных «Air Passengers», солнечной активности и наборов курса валют доллара и евро к рублю.

AB - В монографии описана методика интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов и метода ассимиляции данных (Data Assimilation), обеспечивающего коррекцию на основе сравнения спрогнозированного и наблюдаемого значений ВР в данный момент времени ранее спрогнозированных значений в последующие моменты времени. Представлено математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования и коррекции прогноза временных рядов. В работе описаны формальные методы прогнозирования временных рядов, такие как метод авторегрессии скользящего среднего, метод сингулярного спектрального анализа, метод группового учета аргументов и метод на основе нейронных сетей. Авторами так же описан метод коррекции прогноза Data Assimilation с использованием фильтра Калмана и ансамблевого фильтра калмана. Проведено исследование необходимости разработки методики интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов и метода Data Assimilation. Представлена разработанная авторами методика, работоспособность который продемонстрирована на примере Аттрактора Лоренца в сравнении с использованием классического метода Data Assimilation. Приведен пример использования разработанных алгоритмического, математического и программного обеспечения для прогнозирования временных рядов на примере трех наборов данных «Air Passengers», солнечной активности и наборов курса валют доллара и евро к рублю.

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54278309

M3 - Монография/Сборник статей/Брошюра

SN - 978-5-9912-1036-2

BT - АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МЕТОДИКИ ИНТЕГРАЦИИ ФОРМАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И МЕТОДА АССИМИЛЯЦИИ ДАННЫХ

PB - Научно-техническое издательство "Горячая линия-Телеком"

CY - Москва

ER -