Участник:Rita Kuznetsova

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 13: Строка 13:
'''Подготовлена статья'''
'''Подготовлена статья'''
-
''Р.В. Кузнецова, В.В. Стрижов'' Локальное прогнозирование временных рядов с использованием инвариантных преобразований // будет подано в Информационные технологии.
+
''Р.В. Кузнецова, В.В. Стрижов'' Локальное прогнозирование временных рядов с использованием инвариантных преобразований // готовится к подаче в Информационные технологии.
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Kuznetsova2014TimeSeries/doc/TimeSeries.pdf?format=raw]
[https://svn.code.sf.net/p/mlalgorithms/code/Group974/Kuznetsova2014TimeSeries/doc/TimeSeries.pdf?format=raw]
<big>
<big>

Версия 08:08, 10 сентября 2014

Кузнецова Маргарита Валерьевна, ФУПМ, 974 группа.

Отчет о научно-исследовательской работе

Осень 2014, 11-й семестр

Локальное прогнозирование временных рядов с использованием инвариантных преобразований

Данная работа посвящена построению локально–прогностической модели одномерного временного ряда. Для получения прогноза временного ряда предлагается найти сегменты локальной предыстории, похожие на прогнозируемые значения. Эти сегменты объединяются в кластеры, близкие по заданной функции сходства. Для повышения качества прогнозирования предлагается ввести монотонное преобразование амплитуды и времени двух временных рядов, и, используя параметры этих преобразований, отнести инвариантные преобразования к соответствующим классам эквивалентности. Для построения инвариантных преобразований используется функция выравнивания шкалы времени, построенная с помощью пути наименьшей стоимости.

Подготовлена статья

Р.В. Кузнецова, В.В. Стрижов Локальное прогнозирование временных рядов с использованием инвариантных преобразований // готовится к подаче в Информационные технологии.

[1]

Личные инструменты