Інформаційна технологія для прогнозування часових рядів методом синтезу прогнозної схеми

Abstract

Розроблено інформаційну технологію прогнозування на підставі часових рядів. З'ясовано, що актуальною є розробка нових моделей і методів прогнозування для покращення якості прогнозу. В основу інформаційної технології покладено еволюційний метод синтезу прогнозної схеми на підставі базових прогнозних моделей. Обраний метод дає змогу вносити в розгляд будь-яку кількість прогнозних моделей, які можуть належати до різних класів. Для заданого часового ряду, шляхом знаходження розв'язку оптимізаційної задачі, обчислено вагові коефіцієнти, з якими моделі входять в результуючу прогнозну схему. Показано спосіб побудови цільової функції для задачі оптимізації у вигляді лінійної комбінації результатів прогнозування базовими прогнозними моделями. Запропоновано розв'язок оптимізаційної задачі знаходити за допомогою генетичного алгоритму. Результатом роботи методу є прогнозна схема, яка є лінійною комбінацією базових прогнозних моделей. Для оцінювання якості прогнозу запропоновано застосовувати похибки прогнозування або волатильність прогнозу, яка обчислено у вигляді середньоквадратичного відхилення. Критерії якості прогнозу обрано залежно від контексту задачі. Використання волатильності прогнозу як критерію якості, після багаторазового використання технології, дасть змогу зменшити відхилення прогнозних значень від реальних даних. Розроблено структурну схему інформаційної технології. Структурно інформаційна технологія складається з двох блоків: оброблення даних, інтерпретації отриманих значень. Результатом застосування розробленої інформаційної технології є продукційні правила для визначення прогнозного значення досліджуваної величини. Виконано експериментальну верифікацію отриманих результатів. Розв'язано задачу прогнозування кількості релігійних організацій в Україні на підставі статистичних даних з 1997 по 2000 роки. Як базові прогнозні моделі було обрано метод авторегресії та лінійну регресійну модель. За результатами використання розробленої інформаційної технології було обчислено вагові коефіцієнти базових моделей. Показано, що отримана прогнозна схема дала змогу покращити середню абсолютну відсоткову похибку та волатильність прогнозу, порівняно з обраними моделями.

The study is devoted to the development of information technology for forecasting based on time series. It has been found that it is important to develop new models and forecasting methods to improve the quality of the forecast. Information technology is based on the evolutionary method of synthesis of the forecast scheme grounded on basic forecast models. The selected method allows you to consider any number of predictive models that may belong to different classes. For a given time series, the weight coefficients with which the models are included in the resulting forecast scheme are calculated by finding the solution to the optimization problem. The method of constructing the objective function for the optimization problem in the form of a linear combination of forecasting results by basic forecasting models is shown. It is proposed to find the solution to the optimization problem using a genetic algorithm. The result of the method is the forecast scheme, which is a linear combination of basic forecast models. To assess the quality of the forecast, it is suggested to use forecasting errors or forecast volatility calculated as the standard deviation. Forecast quality criteria are selected depending on the context of the task. The use of forecast volatility as a quality criterion, with repeated use of technology, will reduce the deviation of forecast values from real data. The structural scheme of information technology is developed. Structurally, information technology consists of two blocks: data processing and interpretation of the obtained values. The result of the application of the developed information technology is the production rules for determining the predicted value of the studied quantity. Experimental verification of the obtained results was performed. The problem of forecasting the number of religious organizations in Ukraine based on statistical data from 1997 to 2000 has been solved. The autoregression method and the linear regression model were chosen as the basic forecast models. Based on the results of using the developed information technology, the weights of the basic models were calculated. It is demonstrated that the obtained forecast scheme allowed to improve the average absolute percentage error and forecast volatility in comparison with the selected models