System Modeling and Prediction of the Multidimensional Interrelated Processes
Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов

Serhiy M. Yefimenko, International Research and Training Center for Information Technologies and Systems of NAS of Ukraine and MES of Ukraine
2016 Upravlâûŝie sistemy i mašiny  
Построение систем прогнозных моделей многомерных взаимосвязанных процессов Разработаны теоретические основы рекуррентно-параллельных вычислений в комбинаторном алгоритме МГУА для моделирования и прогнозирования сложных многомерных взаимосвязанных процессов в классе моделей векторной авторегрессии. Продемонстрирована эффективность разработанного алгоритма. Розроблено теоретичні основи рекурентно-паралельних обчислень у комбінаторному алгоритмі МГУА для моделювання та прогнозування складних
more » ... ання складних багатовимірних взаємозв'язаних процесів у класі моделей векторної авторегресії. Продемонстровано ефективність розробленого алгоритму. Введение. В статье решается задача математического моделирования и прогнозирования многомерных взаимосвязанных временных рядов, которая находит свое применение, прежде всего, в экономической, экологической, социологической сферах [1, 2] . Если моделированию одномерных временных рядов в научной литературе уделяется внимание, то опыт моделирования многомерных временных рядов -недостаточен. Постановка задачи В случае прогнозирования векторного процесса, представленного в виде совокупности временных рядов (многомерного временного ряда), естественно ориентироваться на такой класс моделей, как векторная авторегрессия [3] . Рассмотрим один из возможных подходов к структурно-параметрической идентификации такого процесса, когда параметры для каждой модели оцениваются независимо. Недостаток такого подхода состоит в том, что параметры отдельных моделей взаимосвязанных процессов взаимозависимы. Для устранения этого недостатка в работе используется алгоритм, согласно которому для каждого из процессов выбирается не одна лучшая модель, а несколько. Это делается для того, чтобы из выбранных лучших моделей скомбинировать все возможные варианты систем и, согласно дополнительному критерию, выбрать лучшую. Модели векторной авторегрессии для прогнозирования многомерных взаимосвязанных процессов Модель векторной авторегрессии (Vector Au-toRegression, VAR) предложена Кристофером Симсом в 1980-м. Строится она по стационарным временным рядам. Это система уравнений,
doi:10.15407/usim.2016.04.080 fatcat:362ug3wylbdzbp36jafd2un73q