Висвітлено проблему прогнозування економічних та екологічних процесів за допомогою ARIMA (Auto Regression Integrated Moving Average)-моделей. Досліджено різноманітні підходи до автоматизації вибору класу та структури ARIMA-моделей. Експериментально підтверджено доцільність використання часткового коефіцієнта кореляції для знаходження структури моделі, що дозволяє без участі оцінок фахівців та емпіричних висновків побудувати достатньо вузький клас моделей. Розроблено числовий алгоритм і програму виділення класу, який містить модель, що адекватно описує часовий ряд. Здійснено цілеспрямований пошук методів оптимізації, призначених для оцінювання параметрів ARIMA-моделей. Описано алгоритм побудови прогнозу та проведено його числову реалізацію.

  Скачати повний текст