Порівняння методів прогнозування часових рядів

Journal Title: Бионика интеллекта - Year 2018, Vol 2, Issue 91

Abstract

Стаття присвячена опису і порівнянню моделей прогнозування часових рядів і виявленню можливостей застосування різних моделей для вирішення задач прогнозування з різними вихідними даними: часові інтервали, наявність сезонності та/або трендів. Крім цього, серед двох популярних методів прогнозування ARIMA і ANN проведені більш детальний огляд і практичне порівняння на прикладі реальних часових рядів вартості житнього хліба в Україні, визначені похибки прогнозування на короткостроковий і довгостроковий періоди. Оцінка похибки проводилася з використанням програмної системи, представленої в даній статті, шляхом порівняння відхилення результатів прогнозування від реальних даних за останній період, що становить 1/4 вихідних даних. Згідно з отриманими результатами зроблено висновки щодо ефективності обох методів і потенційних можливостей їх майбутнього використання. Також пропонується використовувати представлену програмну систему для екстраполяції рядів в різних областях, таких як економіка, технічні системи, освіту, природні та соціальні системи. The article is devoted to the description and comparison of time series forecasting models and identifying the possibilities of using various models for solving forecasting problems with different initial data: time intervals, presence of seasonality and / or trends. In addition, among the two popular ARIMA and ANN forecasting methods, a more detailed review and practical comparison was made using the example of real time series of the cost of rye bread in Ukraine, forecast errors for the short and long term were identified. The estimation of the error was carried out using the software system presented in this article by comparing the deviation of the prediction results from the real data for the last period, which is 1/4 of the original data. According to the results obtained, conclusions were drawn regarding the effectiveness of both methods and the potential possibilities of their future use. It is also proposed to use the presented software system for extrapolating series in various fields, such as economics, technical systems, education, natural and social systems.

Authors and Affiliations

М. С. Широкопетлєва, О. А. Пономаренко, З. В. Дудар

Keywords

Related Articles

Моделювання та автоматизація процесу електрокоагуляційного очищення стічних вод

Побудовано математичну модель процесу електрокоагуляційного очищення стічних вод, що враховує геометричні розміри реактора, об’ємну витрату рідини та прикладену силу струму. Розроблено імітаційну модель, яка описує проце...

Составление расписания спортивных тренировок с помощью генетических алгоритмов

Статья посвящена разработке программного обеспечения на основе генетических алгоритмов (ГА), которое осуществляет планирование теннисных тренировок с участием игроков различного пола, возраста и опыта. Выбор ГА обусловле...

Извлечение мультимедийных данных с нечетким соответствием

Із значним збільшенням обсягів загальнодоступної мультимедійної інформації, зростає потреба її обробки у реальному часі. Стаття аналізує проблеми обробки усіх типів мультимедійного контенту з застосуванням сучасних метод...

Математичне моделювання системи «дьоготь — полімер — наповнювач» за допомогою системи комп’ютерної алгебри Maple

Проведено математичне й комп’ютерне дослідження і оптимізацію системи «середовище, що модифікується (кам’яновугільний дьоготь), – полімер (відходи виробництва полівінілхлориду – відсів) – активний дисперсний наповнювач (...

Методи та засоби моделювання плану першочерговості ремонту доріг в межах територіальної громади

В роботі запропоновано розв’язання задачі ефективного розподілу коштів для ремонту доріг на кількарічний період. Розглянуто моделювання ремонту доріг територіальної громади при наявності коштів та в залежності від стану...

Download PDF file
  • EP ID EP587956
  • DOI -
  • Views 146
  • Downloads 0

How To Cite

М. С. Широкопетлєва, О. А. Пономаренко, З. В. Дудар (2018). Порівняння методів прогнозування часових рядів. Бионика интеллекта, 2(91), 41-47. https://europub.co.uk./articles/-A-587956