Adaptive modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes
Loading...
Files
Date
2020-03-24
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
National Aviation University
Abstract
The study is directed towards development of adaptive decision support system for modeling
and forecasting nonlinear nonstationary processes in economy, finances and other areas of human
activities. The structure and parameter adaptation procedures for the regression and probabilistic
models are proposed as well as respective information system architecture and functional layout are
developed. The system development is based on the system analysis principles such as adaptive model
structure estimation, optimization of model parameter estimation procedures, identification and taking
into consideration of possible uncertainties met in the process of data processing and mathematical
model development. The uncertainties are inherent to data collecting, model constructing and forecasting
procedures and play a role of negative influence factors to the information system computational
procedures. Reduction of their influence is favorable for enhancing the quality of intermediate and final
results of computations. The illustrative examples of practical application of the system developed
proving the system functionality are provided.
Дослідження спрямоване на створення адаптивної системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Розробка системи ґрунтується на принципах системного аналізу, таких як адаптивне оцінювання структури моделей, оптимізація процедур оцінювання параметрів моделей, ідентифікація та врахування можливих невизначеностей, які зустрічаються при обробці даних і побудові математичних моделей. Невизначеності зустрічаються при зборі даних, побудові моделей, в процедурах прогнозування і відіграють роль факторів негативного впливу на обчислювальні процедури в інформаційній системі. Зменшення їх впливу сприяє підвищенню якості проміжних та остаточних результатів обчислень. Розглянуто ілюстративні приклади практичного застосування розробленої системи, що підтверджують її функціональність.
Дослідження спрямоване на створення адаптивної системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Розробка системи ґрунтується на принципах системного аналізу, таких як адаптивне оцінювання структури моделей, оптимізація процедур оцінювання параметрів моделей, ідентифікація та врахування можливих невизначеностей, які зустрічаються при обробці даних і побудові математичних моделей. Невизначеності зустрічаються при зборі даних, побудові моделей, в процедурах прогнозування і відіграють роль факторів негативного впливу на обчислювальні процедури в інформаційній системі. Зменшення їх впливу сприяє підвищенню якості проміжних та остаточних результатів обчислень. Розглянуто ілюстративні приклади практичного застосування розробленої системи, що підтверджують її функціональність.
Description
Журнал входить до Переліку наукових видань Міністерства освіти і науки України, у яких можуть публікуватися основні результати дисертаційних робіт у галузі технічних наук категорії «Б»
Рекомендовано до друку Вченою радою Національного авіаційного університету (протокол № 1 від 26 лютого 2020 р.).
Зареєстровано Міністерством юстиції України.
Свідоцтво про державну реєстрацію друкованого засобу масової інформації.
Серія КВ №16720-5292 ПР від 21 травня 2010 року.
Keywords
adaptive modeling, probabilistic and statistical models, short-term forecasting, uncertainties in modeling, system analysis principles, адаптивне моделювання, ймовірнісно-статистичні моделi, короткострокове прогнозування, невизначеності у моделювання, принципи системного аналізу
Citation
Bidyuk P. I. Adaptive modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes / P. I. Bidyuk, V. M. Sineglazov // Electronics and Control Systems. Kyiv: NAU, 2020. – No 1(63). – pp. 16–31