“Caterpillar”-SSA and Box-Jenkins hybrid models and methods for time series forecasting

Abstract

Инженер 1-й категории Кафедра прикладной математики Харьковский национальный университет радиоэлектроники пр. Ленина,

Formation of prognostic software support for strategic decision-making in an organization

“…The spectrum of the basic models to form combined model is very wide; examples of such models are given in [34][35][36][37][38][39], including those developed by the authors of [40]. Combined models can be considered as probably the most effective models in predictions made by using a single method, i. e. without constructing any prognostic technology.…”

A systematic approach to the synthesis of forecasting mathematical models for interrelated non-stationary time series

“…Не менее популярными среди гибридных математических моделей являются модели на основе метода «Гусеница»-SSA и моделей сезонной авторегрессии -проинтегрированного скользящего среднего (SARIMA). Использование компонент разложения метода «Гусеница»-SSA является достаточно эффективным способом порождения переменных [8][9][10].…”

“…Гибридные модели, предложенные в [8][9][10] включают в себя большое количество лаговых переменных. Это приводило к значительным временным затратам на обучение модели.…”

“…Множества переменных моделей, приведенных в [8][9][10] бывает недостаточно для построения модели удовлетворительного качества. В этом случае требуется расширить множество переменных с помощью Математика и кибернетика -прикладные аспекты преобразований исходных переменных с целью уменьшения недоопределённости линейной модели.…”

“…Общее число триад подлежащих рассмотрению в такой системе равно 3 6 С . Остановимся подробнее на триадах «S-Ф-H» и «I-Ф-H», раскрывающих механизм образования различных структур из элементов множеств Ф и H. В [8,9]…”