Загальна методика прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів на основі математичних моделей з використанням статистичних даних

Abstract

Розглянуто проблематику прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів, поданих у вигляді часових рядів, що можуть собою описувати динаміку процесів як у технічних, так і в економічних системах. Детально описано загальну методику аналізу таких даних і побудови відповідних математичних моделей на базі авторегресійних моделей та рекурентних нейронних мереж. Методику застосовано на практичних прикладах — виконано порівняльний аналіз моделей прогнозування кількості каналів обслуговування абонентів стільникового зв’язку для конкретної базової станції, виявлено переваги та недоліки кожного з методів. Сформульовано необхідність удосконалення існуючої методики та розробленні нового підходу.

Keywords

• математичне моделювання
• оброблення сигналів
• нестаціонарні процеси
• авторегресійні моделі
• нейронні мережі
• рекурентні нейронні мережі