Установление значимости коэффициентов квазилинейного уравнения n-факторной авторегрессии
Автор: Аботалеб М.С.А.
Журнал: Проблемы информатики @problem-info
Рубрика: Теоретическая и системная информатика
Статья в выпуске: 3 (64), 2024 года.
Бесплатный доступ
В этой статье проводится анализ обобщенного метода наименьших отклонений (GLDM), применяемого при анализе временных рядов. Исследование посвящено установлению оптимального порядка модели и определению коэффициентов модели. Центральное место в этом анализе занимает программа оценки GLDM, которая определяет коэффициенты. Рассматривается адаптивность GLDM для анализа сложных процессов. Показано, что соответствующий порядок модели зависит не только от размера набора данных, но и от присущих характеристик данных, которые определяют сложность модели. Например, данные о температуре с ее значительными сезонными колебаниями и автокорреляцией требуют модели пятого порядка, тогда как скорость ветра и количество смертей от COVID-19 в России достаточно моделируются с помощью модели второго порядка. В документе также исследуются тонкости моделей более высокого порядка и предлагается специальная стратегия выбора модели, которая повышает точность и интерпретируемость прогнозов временных рядов.
Прогнозирование временных рядов, обобщенный метод наименьших отклонений, коэффициенты модели
Короткий адрес: https://sciup.org/143183461
IDR: 143183461 | DOI: 10.24412/2073-0667-2024-3-5-28
Список литературы Установление значимости коэффициентов квазилинейного уравнения n-факторной авторегрессии
- Panyukov Tyrsi, parametric identification of vibratory diagnostics objects / / Journal of Vibroengineering, 2008. V. 10(2), ID 350.
- Tyrsin Robust construction of regression models based on the generalized least absolute deviations method / / Journal of Mathematical Sciences, 2006. V. 139. 6634- 6642.
- Sirotin D. V. Neural network approach to forecasting the cost of ferroalloy products. Izvestiya. Ferrous Metallurgy. 2020;63(1):78-83. (In Russ.) [El. Res.]: https://doi.org/10.17073/0368-0797-2020-1-78-83.
- Yakubova D. Econometric models of development and forecasting of metallurgy of Uzbekistan // Asian Journal of Multidimensional ]R,esearch (AJMR), 2019. V. 8(5). 310- 314.
- Panchal R., Kumar Forecasting industrial electric power consumption using regression-based predictive model / / Recent in Communication and Electronics: Proceedings of the International Conference on Recent Trends in Communication anci Electronics (ICCE-2020), Ghaziabad, India, 28- 29 November, 2020. 2021. ID 135.
- Makarovskikh Panyukov Abotaleb Using general least deviations method for forecasting of crops yields / / International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 2023. 376- 390. DOI: 10.1007 / 978-3-031-43257-6_28.
- Panyukov Makarovskikh Abotaleb Forecasting with Using Quasilinear Recurrence Equation // Advances in Optimization and Applications. OPTIMA 2022. Communications in Computer and Information Science. 2022. V. 1739. 183- 195. Springer, Cham. DOI: 10.1007 / 978-3-031-22990-9 13.
- Panyukov V., Mezaal Improving of the Identification Algorithm for Quasilinear Recurrence Equation // Advances in Optimization and Applications. OPTIMA 2020. Communications in Computer and Information Science. 2020. V. 1340. 15- 26, Springer, Cham. DOI: 10.1007 / 978-3-2.
- G., Zhang Liu generalized gradient projection method based on new working set for minimax optimization with constraints / / Journal of inequalities and applications. 2017. V. 2017. N 1. 1- 14.
- Antonau I., Hojjat Bletzinger K.- U. Relaxed gradient projection algorithm for constrained node-based shape optimization / / Structural and Multidisciplinary Optimization. 2021. V. 63. N 4. 1633- 1651.
- Loris I., Bertero De Mol Zanella R., Zanni L. Accelerating gradient projection methods for 1-constrained signal recovery steplength selection rules / / Applied and computational harmonic analysis. 2009. V. 27. N 2. 247- 254.
- Pan J., Wang Q. Weighted least absolute deviations estimation for ARMA models with infinite variance / / Econometric Theory. 2007. V. 23. N 5. 852- 879.
- Panyukov Mezaal identificat;ion of linear autoregressive model with exogenous on the basis of the generalized least absolute deviation method / / Bulletin of the South Ural State University. Series: Mathematical Modeling Programming. 2018. V. 11. N 1. 35- 43.
- Abotaleb S. Makarovskikh, The Research of Mathematical Models for Forecasting Covid-19 Cases / / Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent MOTOR 2021. Communications in Computer and Information Science. 2021. V. 1476. Springer, Cham. 301- 315. DOI: 10.1007 / 978-3-030-86433-0_21.
- Panyukov V., Golodov V. Computing Best Pseudo-Solutions to Interval Linear Systems of Equations / / Computing. V. 19. 215- 228.
- Storchak I. G. Forecast of winter wheat yield using the NDVI vegetation index for the conditions of the Stavropol Territory: dissertation of Candidate of Agricultural Sciences: 06.01.01 / Storchak Irina Gennadievna; [Place of defense: Stavropol State A1g-arian University. un-t]. Stavropol, 2016.
- Oikolab. Temperature Dataset for Germany. online at https://oikolab.com. Accessed on 11, 2024.
- Isen, Berker. Wind SCADA Dataset. [El. res.]: https: //www.kaggle.com/datasets/ Accessed on 11, 2024.
- Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University. COVID-19 Data Repository. [El. res.]: https: / /arcg. Accessed: 2022-04-07.
- Makarovskikh Abotaleb S. Maksimova V. N., Dernova Forecasting agricultural land productivity using quasi-linear equation of N-factor autoregression / / Applied Informatics. 2023. V. 18. N 6 (108). 5- 19.
