Интерпретация и прогнозирование представленных временными рядами процессов на основе расширенного логистического отображения
Loading...
Date
2013
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Харківський національний економічний університет
Abstract
RUS: В статье исследуется возможность использования методов нелинейной динамики для построения оперативного прогноза сложных, структурированных процессов, описываемых временными рядами. Предложена модель расширенного логистического отображения для интерпретации характеристик динамических процессов. Исследованы процедуры интерпретации данных и прогнозирования параметров процессов, представленных временными рядами, использующих модели расширенного логистического отображения. Предложена методика рекуррентного построения оперативного прогноза. Для повышения точности полученных результатов рекомендуется провести корректировку значений параметров модели за счет оценки новых наборов значений по методу экспоненциального сглаживания. Приведены результаты применения модели расширенного логистического отображения для построения оперативного прогноза процессов железнодорожного транспорта, в частности, оценки параметров вагонопотоков.
UKR: У статті досліджується можливість використання методів нелінійної динаміки для побудови оперативного прогнозу складних, не структурованих процесів, що описуються часовими рядами. Запропоновано модель розширеного логістичного відображення для інтерпретації характеристик динамічних процесів. Досліджено процедури інтерпретації даних і прогнозування параметрів процесів, представлених часовими рядами, що використовують моделі розширеного логістичного відображення. Запропоновано методику рекурентної побудови оперативного прогнозу. Для підвищення точності отриманих результатів рекомендовано провести коректування значень параметрів моделі за рахунок оцінки нових наборів значень за методом експоненційного згладжування. Наведено результати застосування моделі розширеного логістичного відображення для побудови оперативного прогнозу процесів залізничного транспорту, зокрема, оцінки параметрів вагонопотоків.
ENG: The article studies a possibility of use of methods of non-linear dynamics for structuring an operative forecast of complex and structured processes described by time series. It offers a model of extended logistic mapping for interpretation of characteristics of dynamic processes. It studies procedures of interpretation of data and forecasting parameters of the processes, represented by time series, that use models of extended logistic mapping. It offers methods of recurrent structuring of an operative forecast. In order to increase accuracy of obtained results, the article recommends to correct values of model parameters by means of assessment of new sets of values by the method of exponential smoothing. It provides results of application of the model of extended logistic mapping for structuring an operative forecast of processes of the railway transport, in particular, assessment of parameters of the carriage traffic volumes.
UKR: У статті досліджується можливість використання методів нелінійної динаміки для побудови оперативного прогнозу складних, не структурованих процесів, що описуються часовими рядами. Запропоновано модель розширеного логістичного відображення для інтерпретації характеристик динамічних процесів. Досліджено процедури інтерпретації даних і прогнозування параметрів процесів, представлених часовими рядами, що використовують моделі розширеного логістичного відображення. Запропоновано методику рекурентної побудови оперативного прогнозу. Для підвищення точності отриманих результатів рекомендовано провести коректування значень параметрів моделі за рахунок оцінки нових наборів значень за методом експоненційного згладжування. Наведено результати застосування моделі розширеного логістичного відображення для побудови оперативного прогнозу процесів залізничного транспорту, зокрема, оцінки параметрів вагонопотоків.
ENG: The article studies a possibility of use of methods of non-linear dynamics for structuring an operative forecast of complex and structured processes described by time series. It offers a model of extended logistic mapping for interpretation of characteristics of dynamic processes. It studies procedures of interpretation of data and forecasting parameters of the processes, represented by time series, that use models of extended logistic mapping. It offers methods of recurrent structuring of an operative forecast. In order to increase accuracy of obtained results, the article recommends to correct values of model parameters by means of assessment of new sets of values by the method of exponential smoothing. It provides results of application of the model of extended logistic mapping for structuring an operative forecast of processes of the railway transport, in particular, assessment of parameters of the carriage traffic volumes.
Description
В. Скалозуб: ORCID 0000-0002-1941-4751; И. Клименко: ORCID 0000-0001-5149-3974
Keywords
нелинейная динамика, рекуррентное построение, экспоненциальное сглаживание, нелінійна динаміка, рекурентна побудова, експоненційне згладжування, non-linear dynamics, recurrent structure, exponential smoothing, КИТ
Citation
Скалозуб, В. В. Интерпретация и прогнозирование представленных временными рядами процессов на основе расширенного логистического отображения / В. В. Скалозуб, И. В. Клименко // Бізнес-інформ. – 2013. – № 10. – C. 92–97.