Identification anomalies the time series of metrics of project based on entropy measures
- 1,2,4 ассистент, кафедра «Информационные системы», Ульяновский государственный технический университет
- 3 д.т.н., профессор, гл. науч. сотрудник, ФНПЦ ОАО «НПО «Марс» (г. Ульяновск)
- 5 д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Измерительно-вычислительные комплексы», Ульяновский государственный технический университет
Abstract
In this paper, we propose an approach to optimizing the solution of the problem of forecasting time series. Optimization of the solution consists in using an aggregator to select the forecasting methods that will give the best forecast. When choosing methods, the time series features are taken into account. The aggregator uses methods of machine learning to select methods. The aggregator is built into the information system «Combination of fuzzy and exponential models». Two forecasting methods are also added to the system.
How to cite
Тимина И.А., Эгов Е.Н., Егоров Ю.П., Яшин Д.В., Киселев С.К. Идентификация аномалий временных рядов метрик проектной деятельности на основе энтропийных мер // Радиотехника. 2017. № 6. С. 128–135.
References
- Timina I.A. Nechetkaya zavisimost' vremenny'x ryadov v modelirovanii i prognozirovanii sostoyaniya organizaczii // Sb. nauchny'x trudov 5-j Vseros. nauchno-texnich. konf. «Informatika i vy'chislitel'naya texnika». Maj 2013. S. 228−234.
- Artyuxov M.V., Yarushkina N.G., Romanov A.A., Gus'kov G.Yu., Timina I.A. Postroenie massiva metodov dlya prognozirovaniya vremenny'x ryadov // VIII Mezhdunar. nauchno-prakticheskaya konf. «Integrirovanny'e modeli i myagkie vy'chisleniya v iskusstvennom intellekte». Maj 2015. T. 1. S. 332−341.
- Artyuxov M.V., Yarushkina N.G., Romanov A.A., Gus'kov G.Yu., Timina I.A. Prognozirovanie vremenny'x ryadov kollektivami metodov // Radiotexnika. 2015. T. 6. S. 48−54.
- Yarushkina N.G., Voronina V.V., Timina I.A., E'gov E.N. Prognozirovanie sostoyaniya texnicheskoj sistemy' s primeneniem mery' e'ntropii dlya nechetkix vremenny'x ryadov // Avtomatizacziya proczessov upravleniya. 2015. T. 3(41). S. 49−58.
- Timina I.A. Prognozirovanie zavisimy'x nestaczionarny'x vremenny'x ryadov na osnove nechetkix e'lementarny'x tendenczij s uchetom regulirovaniya gipotezy' // Sb. materialov 48-j nauchno-texnich. konf. «Vuzovskaya nauka v sovremenny'x usloviyax». 2014. S. 182−185.
- Yarushkina N.G., Timina I.A. Algoritm adaptaczii prognoza zavisimy'x vremenny'x ryadov // 2-j Mezhdunar. Pospelovskij simpozium «Gibridny'e i sinergeticheskie intellektual'ny'e sistemy' GISIS’2014». 2014. S. 398−403.
- Yarushkina N.G. Osnovy' nechetkix i gibridny'x setej. M.: Finansy' i statistika. 2014.
- Yarushkina N.G., Afanas'eva T.V., Perfil'eva I.G. Intellektual'ny'j analiz vremenny'x ryadov: Ucheb. posobie. Ul'yanovsk: UlGTU. 2010.
- Computational Intelligence in Forecasting (CIF). URL = http://irafm.osu.cz/cif/main.php (data obrashheniya 10.04.2016).
- Vovk V.G. Universal Forecasting Algorithms // Journal of Information and Computation. 1992. V. 96. P. 245−277.
- Romanov A., Yarushkina N., Perfilieva I. Time series grouping on the basis of F1-transform // IEEE International Conference on FUZZY Systems. 2014.
- Kovalev S.M., Sokolov S.V., Kucherenko P.A. Intelligent processing of temporal data based on hybrid fuzzy-stochastic models// Automatic control and computer sciences. T. 49. № 1. 2015.
- Averkin A.N., Yarushev S.A., Povidalo I.S. Gibridny'e nejronny'e seti v zadachax prognozirovaniya vremenny'x ryadov // Nauchnaya sessiya NIYaU MIFI-2015. Annotaczii dokladov v 3-x tomax (otv. red. O.N. Golotyuk). 2015.
- Obzor modelej prognozirovaniya vremenny'x ryadov. URL = https://habrahabr.ru/post/180409/ (data obrashheniya 10.04.2016).