АДАПТАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, СОДЕРЖАЩИХ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ ТРЕНДЫ
Хрусталев Юрий Петрович , Серышева Ирина Анатольевна , Лузгин Виктор Анатольевич , Ступина Елена Алексеевна
2015 / Номер 2(97) 2015 [ Кибернетика. Информационные системы и технологии ]
Исследуются вопросы адаптации временных рядов, содержащих детерминированные тренды. В отличие от временных рядов, описываемых моделями авторегрессии-скользящего среднего, адаптацию которых можно выполнять, используя метод стохастического квазиградиента, рассматриваемый случай требует раздельной подстройки вектора параметров авторегрессии, скользящего среднего и величин детерминированных трендов. Предлагается методика решения подобных задач.
Ключевые слова:
модели временных рядов,стохастическая аппроксимация,полиномиальные тренды,групповые эталоны,time series models,stochastic approximation,polynomial trends,reference group
Библиографический список:
- Острем К. Ю. Введение в стохастическую теорию управления. М.: Б.и., 1973. 321 с.
- Пугачев В.С., Синицын И.Н. Теория стохастических систем. М.: Логос, 2000. 999 с.
- Khrustalev Yu. P. Statistical and dynamic processing of data obtained when handling time and frequency standards // Measurement Techniques. 2004. V. 47. №. 6. P. 555-561.
- Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. М.: Мир, 1974. 406 с.
- Khrustalev Yu.P., Serysheva I.A. Increasing of robustness of estimators of the state of time and frequency standards // Measurement Techniques. 2014. V. 57. №. 5. P. 519-525.
- Хрусталев Ю.П., Акулов В.М., Ипполитов А.А., Курышева Л.Н. Обработка данных, полученных по результатам взаимных измерений вторичного эталона времени и частоты // Вестник ИрГТУ. 2012. № 7. С. 22-29.
- Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976. 239 с.
- Серышева И.А., Хрусталев Ю.П. Метод стохастического квазиградиента в задаче адаптации прогнозирующих моделей // Вестник ИрГТУ. 2013. № 12. С. 25-30.
- Кашьяп Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М.: Наука, 1983. 384 с.
- Невельсон М.Б., Хасминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. М.: Наука, 1972. 304 с.
- Серышева И.А., Хрусталев Ю.П. Адаптация многомерных динамических стохастических моделей // Современные технологии. Системный анализ. 2014. № 2 (42). С. 78-84.
Файлы:
