Search academic texts

Information × Registration Number 0821U100743, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 23-04-2021 popup.evolution o Title Development of the software system for time series analysis and ensemble forecasting Author Dolhikh Anastasiia O., popup.head Baibuz Oleh H popup.opponent Shynkarenko Victor I. popup.opponent Kozin Ihor V. popup.review Kuzenkov Olexandr O. popup.review Belozyorov Vasily Ye. Description Дисертаційна робота присвячена розробленню програмного комплексу аналізу та ансамблевого прогнозування рядів динаміки, який може використовуватися для розв’язання широкого кола задач, пов’язаних з обробкою даних у фінансовому секторі, області економіки, медицини та інших галузях соціальної інфраструктури. У роботі представлено модифікацію алгоритму побудови ансамблів моделей прогнозування часових рядів. Встановлено, що застосування запропонованого методу дозволяє підвищити точність прогнозування у 77.5% часових рядів, які підлягали аналізу. Показано, що використання паралельних обчислень є ефективним рішенням, яке дозволяє скоротити час, необхідний для тренування моделей, в 4.5-8.0 разів. Запропоновано нову, багатокритеріальну методику вибору моделі прогнозування для часового ряду. Ідея підходу полягає в оцінюванні не тільки інформаційних критеріїв якості, а й проведенні аналізу залишків моделі. Представлена методика використовується у процесі побудови ансамблю прогнозування для отримання комбінованого прогнозу. Розроблено новий метод ідентифікації викидів у часових рядах. Запропонований алгоритм надає можливість не тільки знаходити місця появи аномальних значень, а й визначати їх тип. Метод ґрунтується на використанні адаптивних моделей прогнозування. Для оцінки якості роботи запропонованого методу був проведений ROC-аналіз. Результати показали, що значення AUC-ROC на досліджуваних часових рядах змінюється від 0.85 до 1.0, що свідчить про високу спроможність роботи методу у розпізнаванні аномальних рівнів ряду. Зниження середньочасових затрат, потрібних для коректної роботи методу, говорить про перспективність використання цього підходу в аналізі систем, які потребують швидкої обробки великих об’ємів вхідних даних типу big data. На основі представлених вище розробок на платформі .NET (мова програмування C#) був створений програмний комплекс аналізу та ансамблевого прогнозування часових рядів. Засобами розробленого програмного комплексу проведено аналіз та прогнозування часових рядів фінансової та економічної природи, а саме, часових рядів, які представляють собою щоденні коливання цін на акції міжнародних компаній, значення попиту на товар, вартість комплектуючих деталей для українських та міжнародних підприємств. Registration Date 2021-05-06 popup.nrat_date 2021-05-06 Close