Адаптивная композиция моделей прогнозирования
Материал из MachineLearning.
| Строка 48: | Строка 48: | ||
*[[Модель Тейла-Вейджа]] | *[[Модель Тейла-Вейджа]] | ||
| + | [[Категория:Анализ временных рядов]] | ||
[[Категория:Прикладная статистика]] | [[Категория:Прикладная статистика]] | ||
[[Категория:Энциклопедия анализа данных]] | [[Категория:Энциклопедия анализа данных]] | ||
{{stub}} | {{stub}} | ||
Версия 09:34, 11 января 2009
При использовании адаптивной композиции моделей (АКМ, гибридная АКМ) прогноз формируется как взвешенная сумма прогнозов, полученных по альтернативным моделям. В качестве примера применения АКМ можно рассмотреть прогнозирование курса акций, при котором в качестве базового набора взяты линейная модель Тригга-Лича и постоянная "наивная" модель.
Т.к. адаптивные модели достаточно просты, они довольно неточные. Возможно, почти в каждом случае можно подобрать способ получения более достоверного прогноза. Тем не менее, необходимо учитывать, что основное назначение таких моделей - это автоматическая обработка большого количества рядов. В связи с этим первоочередной является не задача оптимальности, а задача универсальности предикторов для практической обработки рядов с различной динамикой. Также эти методы удобны в использовании для случаев, когда возникают трудности с однозначным выбором одной определенной структуры модели.
Содержание |
Постановка задачи
Пусть задан временной ряд: .
Будем решать задачу прогнозирования временного ряда.
Обозначения
- прогноз
, сделанный в момент времени
- прогноз модели под номером
в момент времени
на момент времени
- сглаживающая ошибка
- веса моделей,
Прогноз
В АКМ используется следующий вид прогноза:
Выбор весов
Веса предлагается брать адаптированными:
Примечание
Вариант без использования весов - адаптивная селекция моделей прогнозирования.
Литература
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов.. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 416 с. — ISBN 5-279-02740-5
