Короткострокове прогнозування багатовимірних часових рядів з використанням робасних нейромережевих моделей
Keywords:
прогнозування, багатовимірні часові ряди, штучні нейронні мережі, які навчаються, оцінювання довірчих інтервалів для прогнозованих значень і розмірності простору коінтегрованих часових рядів, апріорна невизначеність данихAbstract
Запропоновано статистичну модель контролю стану динамічних систем із застосуванням робасних нейромережевих моделей с затримкою в часі. Розроблено метод прогнозування багатовимірних часових рядів, отриманих на основі даних моніторингу змінних стану динамічних систем. Проведено порівняння якості прогнозування за допомогою запропонованих моделей (у формі односпрямованої і радіально-базисної штучних нейронних мереж, які навчаються). Отримано оцінки довірчих інтервалів для прогнозованих значень і розмірності простору коінтегрованих часових рядів з урахуванням точності вимірювання змінних стану.Downloads
Published
2016-03-23
Issue
Section
Статті
How to Cite
Короткострокове прогнозування багатовимірних часових рядів з використанням робасних нейромережевих моделей. (2016). Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University, Series «Mathematical Modeling. Information Technology. Automated Control Systems», 28, 5-17. https://periodicals.karazin.ua/mia/article/view/5461