Заседание семинара "Общеинститутский семинар" 13.11.2024 в 15-30. "Алгоритмы прогнозирования временных рядов на основе взвешенного метода наименьших модулей", Аботалеб Мостафа

В работе представлен новый подход к прогнозированию временных рядов с использованием обобщенного метода наименьшего отклонения (GLDM), исследованы способы выбора порядка модели и оценки параметров для сложных нелинейных наборов данных. В рассмотренном подходе в качестве функции потерь используется функция арктангенса, что повышает устойчивость к выбросам и явлениям по типу «черного лебедя». В работе показано, что полученные при помощи указанного алгоритма коэффициенты дают минимальную невязку. Проведенное исследование демонстрирует адаптивность GLDM моделей 1-5 порядка, при этом выбор зависит оптимального порядка для каждого набора данных зависит от структуры исследуемого временного ряда. Результаты вычислительных экспериментов, проведенные на различных наборах реальных данных, показывают, что наборы данных с ярко выраженными сезонными закономерностями требуют использования моделей более высокого порядка, в то время как более простые наборы данных эффективно моделируются с использованием моделей более низкого порядка. Сравнение с традиционными методами прогнозирования показывает точность и надежность рассмотренного подхода. Разработана гибкая система прогнозирования временных рядов с возможностью подключения дополнительных модулей, одним из которых является разработанный в работе подход.