Search academic texts

Information × Registration Number 2119U007803, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title A COMBINED APPROACH TO MODELING NONSTATIONARY HETEROSCEDASTIC PROCESSES popup.author Тимощук О.Л.Гуськова В.Г.Бідюк П.І.Tymoshchuk O. L.Huskova V. H.Bidyuk P. I. popup.publication 28-05-2019 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/174465 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Нелінійні нестаціонарні процеси сьогодні спостерігаються в різних областях досліджень: економіка, фінанси,екологія, демографія і т. д. Дуже часто для розробки моделей і прогнозів згаданих процесів потрібні спеціальні підходи. Методоло-гії моделювання повинні враховувати можливі невизначеності, що виникають при обробці даних, структурі моделі і оцінки параметрів. Мета роботи. Розробити модифіковану методологію побудови моделей нелінійних процесів, яка дозволяє досягти високої яко-сті прогнозів. Більш конкретно розглянуті гетероскедастичні процеси, які створюють широкий клас нелінійних нестаціонарнихпроцесів і розглядаються в багатьох областях досліджень.Метод. Для досягнення мети згаданого дослідження використовуються наступні методи: системний підхід до побудови моде-лей і прогнозування, модифікована методологія моделювання нелінійних процесів, методи ідентифікації та врахування можливихневизначеностей. Для подолання структурних невизначеностей використовуються методи: уточнення порядку моделей з використанням періодичного адаптивного підходу до моделювання і автоматичний пошук «найкращої» структури з використанням склад-них статистичних критеріїв; адаптивна оцінка часу затримки введення і типу розподілу даних з їх параметрами; опис виявленихнелінейностей за допомогою альтернативних аналітичних форм з подальшою оцінкою отриманих прогнозів.Результати. Запропоновано модифіковану методологію моделювання нелінійних нестаціонарних процесів, схему адаптації дляпобудови моделей, запропоновані нові модельні структури. В результаті виконання обчислювальних експериментів було виявлено,що побудовані нелінійні моделі дають можливість обчислювати прогнози високої якості для досліджуваного процесу та їх дисперсії.Висновки. Застосування запропонованої методології моделювання дає можливість структурної та параметричної адаптації мо-делей, побудованих за статистичними даними. Розроблені моделі демонструють прийнятну адекватність і якість короткостроковогопрогнозування. popup.nrat_date 2026-02-09 Close