Запропоновано алгоритм побудови універсуму, що охоплює історичні дані часового ряду, метод фазифікації цих даних із застосуванням трапецеїдальних функцій приналежності і на їх основі нечітку модель 1-го порядку для прогнозування волатильних часових рядів. Судячи з отриманих кінцевих результатів, пропонований алгоритм побудови нечіткої моделі 1-го порядку забезпечує більш точне значення вихідного часового ряду. Нечіткі множини як критерії оцінки величин історичних даних, а разом із ними і нечіткі внутрішні зв'язки (нечіткі відносини у вигляді імплікатівних правил) розбиті на групи, які відображають причинно-наслідкові зв'язки в середині часового ряду, використані при його прогнозуванні. На основі застосування статистичних критеріїв оцінки МАРЕ і MSE було встановлено, що точність запропонованої нечіткої моделі, яка враховує внутрішні зв'язки 1-го порядку, істотно поліпшується при використанні пропонованого алгоритму фазифікації історичних даних. Проте, представлена модель не претендує на абсолютну точність прогнозування, яка може бути досягнута і/або досягається іншими більш складними моделями старших порядків. Мета роботи - показати, що використання простих нечітких моделей прогнозування 1-го порядку зачитає можливість для подальшого вдосконалення технології прогнозування слабоструктурованих часових рядів. Результати прогнозування довільного волатильного тимчасового ряду демонструють, що комбінація алгоритмів встановлення універсуму і фазифікації історичних даних із застосуванням трапецеїдальних функцій приналежності побудови внутрішніх причинно-наслідкових зв'язків 1-го порядку і методу дефазифікації виходів застосовуваної нечіткої моделі все ще здатна перевершити за якістю прогнозування і достовірності прогнозів не тільки аналогічні моделі 1-го порядку, які представлені у статті, але також і інші моделі більш високого порядку.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"