Адаптивная селекция моделей прогнозирования
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: == Описание метода == == Литература == == См. также == == Ссылки == {{Заготовка}} [[Категория: Параметрическая ...) |
|||
Строка 1: | Строка 1: | ||
- | == | + | == Постановка задачи == |
+ | Пусть задан [[Временной ряд|временной ряд]]: <tex>y_1 \ldots y_t,\; y_i \in R</tex>. | ||
- | + | Будем решать задачу [[Прогнозирование|прогнозирования]] временного ряда | |
- | == | + | ==Обозначения== |
+ | *<tex>\hat{y}_{t+d}</tex> - прогноз <tex>y_{t+d}</tex>, сделанный в момент времени <tex>t</tex> | ||
+ | *<tex>\hat{y}_{j,t+d}</tex> - прогноз модели под номером <tex>j</tex> в момент времени <tex>t</tex> на момент времени <tex>t+d</tex>. | ||
+ | *<tex>\vareps_{jt}=y_t-\hat{y}_{jt}</tex> | ||
+ | *<tex>\tilde\vareps_{jt}=\gamma|\vareps_{jt}|+(1-\gamma)\tilde\vareps_{j,t-1}</tex> - сглаживающая ошибка | ||
+ | *<tex>j_t*:=\arg\min\limits_{j=1..k}\tilde\vareps_{jt}</tex> - лучшая модель при прогнозе в момент времени <tex>t</tex> | ||
- | == | + | ==Прогноз== |
+ | В селективной модели используется следующий вид прогноза: | ||
+ | ::<tex>\hat{y}_{t+d}:=\hat{y}_{j_t*,t+d}</tex> | ||
+ | |||
+ | ==Примечание== | ||
+ | Для более гладкого прогнозирования рекомендуется использовать [[Адаптивная композиция моделей прогнозирования|адаптивную композицию моделей прогнозирования]] | ||
+ | |||
+ | == Литература== | ||
+ | {{книга | ||
+ | |автор = Лукашин Ю. П. | ||
+ | |заглавие = Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. | ||
+ | |место = М. | ||
+ | |издательство = Финансы и статистика | ||
+ | |год = 2003 | ||
+ | |страниц = 416 | ||
+ | |isbn = 5-279-02740-5 | ||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | == См. также == | ||
- | + | *[[Скользящий контрольный сигнал]] | |
+ | *[[Критерий Чоу|Тест Чоу]] | ||
+ | *[[Адаптивная композиция моделей прогнозирования]] | ||
+ | *[[Экспоненциальное_сглаживание|Модель Брауна]] | ||
+ | *[[Модель Хольта]] | ||
+ | *[[Модель Хольта-Уинтерса]] | ||
+ | *[[Модель Тейла-Вейджа]] | ||
- | [[Категория: | + | [[Категория:Прикладная статистика]] |
+ | [[Категория:Энциклопедия анализа данных]] | ||
+ | {{stub}} |
Версия 18:33, 7 января 2009
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
- - лучшая модель при прогнозе в момент времени
Прогноз
В селективной модели используется следующий вид прогноза:
Примечание
Для более гладкого прогнозирования рекомендуется использовать адаптивную композицию моделей прогнозирования
Литература
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов.. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 416 с. — ISBN 5-279-02740-5