Прогнозирование состояния объекта с использованием систем временных рядов

В.Н. Клячкин; Ю.Е. Кувайскова; Д.С. Бубырь

Прогнозирование состояния объекта с использованием систем временных рядов

В.Н. Клячкин¹, Ю.Е. Кувайскова², Д.С. Бубырь³

научная статья Страницы: 45-47

¹ д.т.н., профессор, кафедра «Прикладная математика и информатика», Ульяновский государственный технический университет
² к.т.н., доцент, кафедра «Прикладная математика и информатика», Ульяновский государ-ственный технический университет
³ аспирант, кафедра «Прикладная математика и информатика», Ульяновский государственный технический университет

Ключевые слова: временной ряд моделирование прогнозирование технический объект VAR модель ARCH модель

Аннотация

Для прогнозирования состояния технического объекта предложено использовать модели векторной авторегрессии и авторегрессионные модели с условной гетероскедастичностью в остатках, обеспечивающие более высокую точность прогнозирования по сравнению с классическими моделями авторегрессии - проинтегрированного скользящего среднего.

Для цитирования

Клячкин В.Н., Кувайскова Ю.Е., Бубырь Д.С. Прогнозирование состояния объекта с использованием систем временных рядов // Радиотехника. 2015. № 6. С. 45–47.

Список источников

Кувайскова Ю.Е., Алешина А.А.Повышение эффективности системы управления техническими объектами при использовании адаптивного динамического регрессионного моделирования временных рядов // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4(34). С. 77−83.
Клячкин В.Н., Кувайскова Ю.Е., Алёшина А.А., Кравцов Ю.А.Информационно-математическая система раннего предупреждения об аварийной ситуации // Известия Самарского научного центра РАН. 2013. № 4(4). С. 919−923.
Sims C.A. Macroeconomics and Reality // Econometrica.1980. V. 48.P. 1−48.
Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica. 1982. V. 50. P. 987−1008.
Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир. 1974. 242 с.
Клячкин В.Н., Бубырь Д.С.Прогнозирование состояния технического объекта на основе кусочно-линейных регрессий // Радиотехника. 2014. № 7. С. 137−140.
Кувайскова Ю.Е., Клячкин В.Н., Бубырь Д.С. Прогнозирование состояния технического объекта на основе мониторинга его параметров // Труды ХII Всерос. совещание по проблемам управления. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2014. С. 7616−7626.

[1] Кувайскова Ю.Е., Алешина А.А.Повышение эффективности системы управления техническими объектами при использовании адаптивного динамического регрессионного моделирования временных рядов // Автоматизация процессов управления. 2013. № 4(34). С. 77−83.

[2] Клячкин В.Н., Кувайскова Ю.Е., Алёшина А.А., Кравцов Ю.А.Информационно-математическая система раннего предупреждения об аварийной ситуации // Известия Самарского научного центра РАН. 2013. № 4(4). С. 919−923.

[3] Sims C.A. Macroeconomics and Reality // Econometrica.1980. V. 48.P. 1−48.

[4] Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica. 1982. V. 50. P. 987−1008.

[5] Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир. 1974. 242 с.

[6] Клячкин В.Н., Бубырь Д.С.Прогнозирование состояния технического объекта на основе кусочно-линейных регрессий // Радиотехника. 2014. № 7. С. 137−140.

[7] Кувайскова Ю.Е., Клячкин В.Н., Бубырь Д.С. Прогнозирование состояния технического объекта на основе мониторинга его параметров // Труды ХII Всерос. совещание по проблемам управления. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2014. С. 7616−7626.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи