Рассмотрена методика интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов (ВР) и метода ассимиляции данных (Data Assimilation, DA), обеспечивающего коррекцию спрогнозированных значений ВР на основе сравнения спрогнозированного значения ВР с соответствующим наблюдаемым в данный момент времени значением ВР. Представлено математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования и коррекции прогноза временных рядов, в котором в том числе, реализованы следующие формальные методы прогнозирования ВР: авторегрессии скользящего среднего, сингулярного спектрального анализа, группового учета аргументов и нейронные сети, DA на основе фильтра Калмана и ансамблевого фильтра Калмана. Представлена разработанная авторами методика интеграции формальных методов прогнозирования ВР и метода DA. Приведены примеры использования разработанных алгоритмического, математического и программного обеспечения для прогнозирования следующих ВР: ВР, составленных из отсчетов аттрактора Лоренца; ВР "Air Passengers"; ВР, составленного из значений среднемесячных чисел Вольфа показателей активности Солнца; ВР, составленного из ежедневных значений курсов доллара и евро к рублю на момент окончания торгов.
Для специалистов, научных работников, занимающихся анализом и прогнозированием данных, а также аспирантов и студентов старших курсов вузов, обучающихся по укрупненным группам специальностей 10.00.00 - "Информационная безопасность", 09.00.00 - "Информатика и вычислительная техника", 38.03.00 - "Экономика и управление", 03.00.00 - "Физика и астрономия".
Характеристики
| Место издания: Москва |
| Высота, см.: 21 |
| Ширина, см: 14 |
| Толщина, см: 0,3 |
| Вес в граммах: 190 |