Модель Тригга-Лича

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Введение

Модель Тригга-Лича применяется в адаптивных методах прогнозирования временных рядов.

Модель Тригга-Лича относится к моделям с адаптивными параметрами адаптациями, то есть, является моделью с повышенной способностью к самообучению.

А. Триггом и А. Личем было предложено модифицировать предсказывающие системы, использующие экспоненциальное сглаживание, посредствои изменения скорости реакции в зависимости от величины контнольного сигнала. В простейшей модели это эквивалентно регулированию параметра сглаживания \alpha. Наиболее очевидный способ заставить систему автоматически реагировать на расхождение прогнозов и фактических данных - это увеличение \alpha с тем, чтобы придать больший вес свежим данным и, таким образом, обеспечить более быстрое приспособление модели к новой ситуации. Как только система приспособилась, необходимо опять уменьшить величину \alpha для фильтрации шума.

Простой способ достижения такой адаптивной скорости состоит в выборе

\alpha_t=|K_t|,

где K_t - скользящий контрольный сигнал.

На рис.1 показано испытание полиномиальной модели нулевого порядка с переменным параметром \alpha при прогнозировании искусственного ряда.

Крестики на рисунке отражают значения членов временного ряда, в котором наблюдается изменение ступенчатого типа. Ряд искусственно генерирован по модели

x_t=a'_1+\eps_t, при t<t_1;
x_t=a''_1+\eps_t, при t>t_1;
a'_1=const;
a'_1=const;
a'_1\une a''_1;



Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Коликова Катя
Преподаватель: Участник:Vokov
Срок: 31 декабря 2009

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Личные инструменты