Інтелектуальна система моделювання і прогнозування на основі методів комбінування

Abstract

Актуальність роботи: комбінування прогнозів отриманих за допомогою різних прогнозних моделей дозволяє отримати точніший прогноз зміни значень часового ряду, що може бути застосовано в багатьох галузях. Об'єкт дослідження – процеси та інформаційні технології машинного навчання й прогнозування. Предмет дослідження – методи прогнозування часових рядів та комбінування прогнозів. Мета дослідження: покращення точності прогнозування значень часового ряду із застосуванням методів комбінування прогнозів. Пояснювальна записка до магістрської кваліфікаційної роботи складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі розглядаються існуючі методи і підходи до прогнозування часових рядів і комбінування прогнозів. У другому розділі виконується аналіз публікацій на тему комбінування прогнозів і описується структура інформаційної системи. У третьому розділі описується виконання аналізу і попередньої обробки набору даних. У четвертому розділі описується моделювання і оцінка розроблених окремих і комбінованих прогнозних моделей. Магістрська кваліфікаційна робота містить 87 сторінок, 52 рисунки, 5 таблиць, 41 використане джерело та 3 додатки. Relevance of work: combining different forecast models allows to get a more accurate forecast of time series, which can be applied in many industries. The object of work is time series forecasting. The subject of work is methods of time series forecasting and forecast combination. The purpose of work is improving time series forecast accuracy using forecast combination methods. Explanatory note to the bachelor’s qualification work contains introduction, four sections, conclusions and appendices. In the first section, the methods and approaches for time series forecasting are described. In the second, the publications about forecast combinations are analyzed and structure of informational system is described. In the third section describes the analysis and preprocessing of dataset. The last section describes modeling and accuracy estimation of the individual and combined forecasts. Master’s qualification work contains 87 pages, 52 pictures, 5 tables, 41 references and 3 appendices.