In this work, a hybrid-forecasting model is proposed. The model includes a recursive penalty P-spline with parameters adaptation based on evolutionary optimization algorithms. In short-term forecasting, especially in real-time systems, the urgent task is to increase the forecast speed without compromising its quality. High forecasting speed has been achieved by an economical computational scheme of a recurrent P-spline with a shallow depth of prehistory. When combined with the adaptation of some parameters of the P-spline, such an approach allows you to control the forecast accuracy.
Реализация рекурсивного цифрового фильтра на основе штрафного P-сплайна Кочегурова Е.А., У Д. Компьютерная оптика, 2018, том 42, №6 1083 РЕАЛИЗАЦИЯ РЕКУРСИВНОГО ЦИФРОВОГО ФИЛЬТРА НА ОСНОВЕ ШТРАФНОГО P-СПЛАЙНА Е.А. Кочегурова 1 , Д. У 1 1 Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, РоссияАннотация В работе показана возможность проектирования рекурсивного цифрового фильтра с использованием штрафного P-сплайна. Аналитически получены и исследованы частотные и временные характеристики сплайн-фильтра для данных, поступающих в режиме реального времени. Исследовано влияние параметров штрафного P-сплайна на показатели эффективности интерпретации входной измерительной информации. Закономерности, полученные в процессе частотного анализа сплайн-фильтра, подтверждены примером восстановления доплеровской функции.Ключевые слова: P-сплайн, сглаживающий сплайн, рекурсивный цифровой фильтр, аппаратная функция, системная функция.Цитирование: Кочегурова, Е.А. Реализация рекурсивного цифрового фильтра на основе штрафного P-сплайна / Е.А. Кочегурова, Д. У // Компьютерная оптика. -2018. -Т. 42, № 6. -
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.