TY - JOUR

T1 - МЕТОДИКА ИНТЕГРАЦИИ ФОРМАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В DATA ASSIMILATION

AU - Тимошенкова, Юлия Сергеевна

AU - Поршнев, Сергей Владимирович

AU - Сафиуллин, Николай Тахирович

N1 - Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта No 20-37-90006.

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - В статье описан разработанный авторами способ интеграции в метод Data Assimilation (DA) формальных методов прогнозирования временных рядов (ВР) (авторегресии-проинтегрированного скользящего среднего, сингулярного спектрального анализа, метода группового учета аргумента, нейронных сетей с долговременной памятью), применяемых в тех случаях, когда неизвестна математическая модель динамической системы, породившей данный ВР (например, ВР, составленные из значений экономических показателей). Работоспособность предложенного способа интеграции проиллюстрирована на примере прогнозирования ВР «Air Passengers» методом DA на основе ансамблевого фильтра Калмана, в который интегрирован метод ARIMA. Получены оценки точности прогнозов значений выбранного ВР, вычисленные с помощью ARIMA и с помощью предложенного метода. Обсуждаются преимущества и недостатки предложенного способа интеграции метода DA и формальных методов прогнозирования ВР, а также направления его дальнейшего совершенствования.

AB - В статье описан разработанный авторами способ интеграции в метод Data Assimilation (DA) формальных методов прогнозирования временных рядов (ВР) (авторегресии-проинтегрированного скользящего среднего, сингулярного спектрального анализа, метода группового учета аргумента, нейронных сетей с долговременной памятью), применяемых в тех случаях, когда неизвестна математическая модель динамической системы, породившей данный ВР (например, ВР, составленные из значений экономических показателей). Работоспособность предложенного способа интеграции проиллюстрирована на примере прогнозирования ВР «Air Passengers» методом DA на основе ансамблевого фильтра Калмана, в который интегрирован метод ARIMA. Получены оценки точности прогнозов значений выбранного ВР, вычисленные с помощью ARIMA и с помощью предложенного метода. Обсуждаются преимущества и недостатки предложенного способа интеграции метода DA и формальных методов прогнозирования ВР, а также направления его дальнейшего совершенствования.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=48247615&

M3 - Статья

VL - 10

SP - 15

EP - 23

JO - International Journal of Open Information Technologies

JF - International Journal of Open Information Technologies

SN - 2307-8162

IS - 4

ER -