Аналіз основних моделей прогнозування часових рядів

Abstract

Метою статті є огляд і класифікація основних моделей прогнозування часових рядів. Розглянуті статистичні моделі експоненційного згладжування, ковзного середнього, регресійні та авторегресійні моделі, їх особливості та сфери використання. Зі структурних методів проведено аналіз моделей на базі нейромереж, ланцюгів Маркова, опорних векторів та дерев рішень. Найкращі результати демонструють комбіновані моделі прогнозування, які розглянуто у сучасних публікаціях в інформаційних системах різноманітного призначення. Подальші дослідження будуть об’єднувати статистичні та структурні моделі для отримання кращого прогнозу.

Keywords

• часовий ряд, прогнозування, моделі, ковзне середнє, arima, нейромережа, ланцюги маркова, опорні вектори, дерева рішень.