Участник:LyubovLeonteva

Материал из MachineLearning.

---

Версия 15:19, 29 мая 2012

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

liubov.sanduleanu@gmail.com

Отчет о научно-исследовательской работе

ПУБЛИКАЦИИ

Название

Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент

Аннотация

В работе описывается метод гусеницы (SSA) и его применение для прогнозирования временных рядов. Алгоритм основан на выделении из изучаемого временного ряда некоторого набора его главных компонент и последующего построения прогноза по выбранному набору. Исследуется зависимость точности прогноза от выбора длины гусеницы и числа ее компонент. В вычислительном эксперименте приводятся результаты работы алгоритма на периодических рядах с разным рисунком внутри периода, на рядах с нарушением периодичности, а так же на реальных рядах почасовой температуры в Москве.

Ключевые слова: прогнозирование, singular spectrum analysis, сингулярное разложение.

Публикации

Л.Н.Леонтьева Многомерная гусеница, выбор длины и числа компонент // Машинное обучение и анализ данных. — 2011. — № 1. — С. 2-10. — ISSN 2223-3792(опубликовано).

Название

Выбор моделей прогнозирования цен на электроэнергии

Аннотация

Исследуется проблема оптимальной сложности модели в связи с ее точностью и устойчивостью. Задача состоит в нахождении наиболее информативного набора признаков в условиях их высокой мультиколлинеарности. Для выбора оптимальной модели используется модифицированный алгоритм шаговой регрессии, являющийся одним из алгоритмов добавления и удаления признаков. В работе предложен метод поиска оптимальной модели прогнозирования цен на электроэнергию. В вычислительном эксперименте приведены результаты работы алгоритмов на временных рядах почасовых цен на электроэнергию.

Ключевые слова: отбор признаков, мультиколлинеарность, шаговая регрессия, метод Белсли, прогнозирование временных рядов.

Публикации

Л.Н.Леонтьева Выбор моделей прогнозирования цен на электроэнергии // Машинное обучение и анализ данных. — 2011. — № 2. — С. 129-139. — ISSN 2223-3792(опубликовано).

Название

Выбор признаков в авторегрессионных задачах прогнозирования

Аннотация

Исследуется проблема выбора модели оптимальной сложноcти при авторегрессионном прогнозировании. Задача состоит в отыскании наименне обусловленного набора признаков, доставляющего при этом заданное значение функции ошибки. Для выбора этого набора используется модифицированный алгоритм последовательного добавления и удаления признаков. В работе предложен метод поиска оптимальной модели прогнозирования временных рядов. В вычислительном эксперименте приведено сравнение прогнозов рядов почасовых цен на электроэнергию.

Ключевые слова: отбор признаков, мультиколлинеарность, шаговая регрессия, метод Белсли, прогнозирование временных рядов.

Публикации

Л.Н.Сандуляну, В.В.Стрижов Выбор признаков в авторегрессионных задачах прогнозирования// Информационные технологии. — 2012. — № 6. — ISSN 1684-6400(принято в печать).

Название

Последовательный выбор признаков при восстановлении регрессии

Аннотация

Исследуется проблема оптимальной сложности модели в связи с ее точностью и устойчивостью. Задача состоит в нахождении наиболее информативного набора признаков в условиях их высокой мультиколлинеарности. Для выбора оптимальной модели используется модифицированный алгоритм шаговой регрессии, являющийся одним из алгоритмов добавления и удаления признаков. Для описания работы пошагового алгоритма предложена модель $n$-мерного куба. Проанализированы величины матожидания и дисперсии функции ошибки.

Ключевые слова: отбор признаков, мультиколлинеарность, шаговая регрессия, метод Белсли, прогнозирование временных рядов.

Публикации

Л.Н.Леонтьева Последовательный выбор признаков при восстановлении регрессии // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 63-74. — ISSN 2223-3792(опубликовано).

ГРАНТЫ

«Выбор признаков в авторегрессионных задачах прогнозирования», ПГАС