Главная » 2014 » Август » 27 » Скачать Комбинированные методы прогнозирования на основе ретроспективных оценок и внутренних характеристик временных рядов. Немец, бесплатно
09:31
Скачать Комбинированные методы прогнозирования на основе ретроспективных оценок и внутренних характеристик временных рядов. Немец, бесплатно
Комбинированные методы прогнозирования на основе ретроспективных оценок и внутренних характеристик временных рядов
Диссертация
Автор: Немец, Сергей Юрьевич
Название: Комбинированные методы прогнозирования на основе ретроспективных оценок и внутренних характеристик временных рядов
Справка: Немец, Сергей Юрьевич. Комбинированные методы прогнозирования на основе ретроспективных оценок и внутренних характеристик временных рядов : диссертация кандидата технических наук : 05.13.18 Воронеж, 2007 142 c. : 61 07-5/2192
Объем: 142 стр.
Информация: Воронеж, 2007
Содержание:
Введение
1 Анализ подходов к повышению эффективности прогнозирования технологических процессов
11 Предпосылки создания моделей старения данных
111 Методы экспоненциального сглаживания
112 Структурный анализ рядов данных
113 Модели авторегрессии
12 Предпосылки использования ретроспективных оценок
13 Предпосылки создания комбинированных алгоритмов
14 Основы алгебраического подхода к распознаванию образов как алгоритма комбинирования методов
15 Постановка цели и задач исследования
2 Сравнительный анализ методов и учет старения данных с ошибки использованием ретроспективных оценок
21 Схема сравнительного анализа методов прогнозирования
22 Модифицированный прогнозирования
23 Прямое, последовательное и адаптивное прогнозирование
24 Примеры использования разработанных методов
25 Выводы
3 метод финальной Повышение эффективности прогнозирования с использованием комбинированных алгоритмов
31 Построение линейных комбинаций методов прогнозирования
32 Использование внутренней характеристики временного ряда при создании комбинированных алгоритмов
33 Использование векторных внутренних характеристик при оптимума при создании создании комбинированных алгоритмов
34 Особенности поиска условного комбинированных алгоритмов
5 Выбор метода поиска оптимальной выпуклой комбинации
36 Функциональное наполнение программного модуля для прогнозирования временных рядов
37 Примеры использования разработанных методов
38 Выводы
4 Применение разработанных методов в задачах прогнозирования
41 Особенности временного ряда электропотребления ОАО прогнозирования "Поволипецкий металлургический комбинат"
42 Повышение эффективности электропотребления комбинированными алгоритмами
43 Оценка экономического эффекта
44 Выводы
Заключение
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Введение:
Актуальность работы. Прогнозирование поведения различных объектов исследования снижает риски принятия ошибочных решений со стороны субъектов управления. В то же время, задача построения моделей прогноза достаточно сложна, так как при ее решении желательно учитывать особенности моделируемого объекта и условия, в которых объект функционирует. Результаты используются изучения и анализа временных рядов сбора часто данных, для прогнозирования. Автоматизация использование информационных технологий позволяют в настоящее время накапливать и обрабатывать массивы данных значительных объемов. Часто временные ряды, рассматриваемые на длительных промежутках времени, позволяют разбить выборку на участки, отличающиеся разной степенью стабильности и характером поведения. Однако, не существует распространенных методик, которые позволяют должным образом распорядиться накопленной информацией, в результате исходные данные часто анализируются на основании субъективных соображений и представлений. Исследователю предоставляется доступ к значительному числу моделей, методов и алгоритмов прогнозирования, разрабатывавшихся зарубежными В.П. Боровиков, А.С. Мандель, и исследовавшихся в многими отечественными и которых А.Г. Беляков, Т.В. Киселева, А.А. Френкель, специалистами, числе Н.Г. Загоруйко, М.Г. Матвеев, Г.И. Ивченко, Ю.Б. Михайлов, Е.М. Четыркин, Д. Армстронг, X. Акаике, Л. Башелье, Д. Бейтс, Д. Бендат, Д. Бокс, Д. Бриллинджер, Г. Дженкинс, М. Кендалл. Однако, процесс выбора конкретной модели редко опирается на объективные показатели. Эффективным является построение новых алгоритмов прогнозирования по наборам уже известных на основе алгебраического подхода академика Ю.И. Журавлева. Таким образом, актуальность диссертационного исследования определяется необходимостью разработки аппарата прогнозирования временных рядов, основанного на выборе либо комбинировании набора методов при систематическом использовании ретроспективных оценок и внутренних особенностей исследуемой зависимости. Тематика работы соответствует научному направлению Липецкого государственного технического университета «Исследование и разработка методов и алгоритмов прикладной математики для идентификации технологических и сопровождающих процессов». Цель работы заключается рядов в за повышении счет эффективности алгоритмов прогнозирования временных разработки комбинирования методов с использованием ретроспективных оценок и внутренних характеристик зависимостей. Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи: анализ существующих методов прогнозирования временных рядов; разработка алгоритма сравнительного анализа методов прогнозирования с использованием ретроспективных оценок; модификация метода, определяющего необходимую для построения прогноза часть выборки с использованием критерия финальной ошибки прогнозирования; разработка алгоритма комбинирования методов прогнозирования, использующего ретроспективные оценки для определения весовых коэффициентов; разработка средств повышения эффективности комбинированных методов прогнозирования с использованием векторных внутренних характеристик временного ряда; апробация предложенных методов применительно задаче прогнозирования электропотребления и оценка эффективности. Методы математического исследования. моделирования, В работе численные использованы методы методы вычислительной математики, методы анализа и прогнозирования временных рядов, методы объектно-ориентированного программирования. Научиая новизиа. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: алгоритм сравнительного анализа методов прогнозирования временных рядов, отличающийся систематическим исследованием и использованием ретроспективных оценок и позволяющий предварительно определить точность прогнозирования; модифицированный метод финальной ошибки прогнозирования, отличающийся использованием части выборки путем исключения устаревших значений временного ряда; комбинированные алгоритмы, отличающихся использованием ретроспективных оценок при определении весовых коэффициентов выпуклых комбинаций методов для повыщения точности прогнозирования; модифицированные комбинированные алгоритмы, использующие векторные внутренние характеристики исследуемой зависимости для дополнительного снижения ошибки прогнозирования; алгоритм поиска условного оптимума для определения весовых коэффициентов выпуклых комбинаций методов, отличающийся снижением размерности вектора переменных путем замены базиса. Практическая эффективности характеристик Предложенные применимы цеииость работы решений и заключается за счёт в повышении оценки принимаемых временных алгоритмы объективной рядов последующего прогнозирования. методов построения комбинированных аспектов для прогнозирования различных хозяйственной деятельности предприятия производственных условиях части планирования электропотребления. Разработанные методы анализа и прогнозирования временных рядов реализованы в виде независимого программного модуля, могут быть использованы для математического и программного обеспечения процесса принятия решений и позволяют проводить исследования широкого спектра задач, требующих использования технологий прогнозирования временных рядов. Реализация и виедрение результатов работы. Разработанные в ходе исследования методики и алгоритмы анализа были использованы в производственной деятельности ОАО "Новолипецкий металлургический комбинат" (ОАО "НЛМК") за счет для совершенствования качества и планирования оперативности энергопотребления повышения принимаемых решений в системах управления электропотреблением. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе ЛГТУ при подготовке инженеров по специальности «Прикладная математика». Апробация работы. Материалы работы, её основные теоретические и практические результаты докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях, в том числе на Международной научнотехнической конференции «Современные сложные системы управления» (Липецк, 2002); «Современные на Международной проблемы открытой научной конференции и технологиях» информатизации в технике (Воронеж, 2003); на Международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (Москва, 2005); на Международной научнотехнической конференции «Современные сложные системы управления» (Воронеж, 2005). Работа поддержана Российским фондом фундаментальных исследований, проект №05-01-96409. Публикации. По результатам исследования опубликовано 15 печатных работ, в том числе 1 статья в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем выполнены: в [42] программная реализация модифицированного метода финальной ошибки прогнозирования; в [39-40] расчеты апостериорных оценок для используемых в качестве примеров временных рядов. В работе [45] автором предложены способы использования критерия финальной ошибки прогнозирования для заключительных отрезков рядов, выполнены примеры подобных расчетов. В работе [47] автором сформулированы основные отличия рассматриваемых принципов прогнозирования: прямого, последовательного и адаптивного. В работе [9] автором предложен алгоритм комбинирования методов прогнозирования. Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического приложения. Основная часть работы списка из 96 наименований, изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит 22 рисунка и 15 таблиц. Структура и объём диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 97 наименований. Основная часть работы изложена на 139 страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка и 15 таблиц. Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируется цель, задачи исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, даётся краткое содержание диссертации по
