8857685661

8857685661



podstaw formalnych predykcji z wykorzystaniem modeli regresyjnych, w tym sygnałowych, jest omówiony w załączniku 2.

Do predykcji szeregów czasowych, charakteryzujących się zmienną wariancją, wykorzystuje się modele uwzględniające autoregresję wariancji, tzw. autoregresyjne heteroskedastyczne modele warunkowe ARCH (ang. AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) [72] oraz ich rozwinięcie - modele typu GARCH [151], [153], [152], [81]. Znajdują one zastosowanie m.in. do krótkoterminowego prognozowania szeregów finansowych.

W ostatnich latach dużym zainteresowaniem cieszą się predyktory wieloczynnikowe oparte na wykorzystaniu sieci neuronowych [185], [81], [201], [231]. Implementuje się w ten sposób modele o strukturze zbliżonej do ARMA, ale z wykorzystaniem niejawnych, nieliniowych przekształceń zmiennych objaśniających, z parametrami wyznaczanymi metodą uczenia na danych historycznych. W szczególności, obiecujące wyniki prognozowania (m.in. szeregów giełdowych) uzyskano przez połączenie idei sieci neuronowych i klasyfikacji rozmytej z jednowymiarową funkcją przynależności [231], [239], zależną od odległości euklidesowej bieżących cech szeregu i jego otoczenia (wartości czynników uwzględnionych w modelu zarejestrowanych w chwili bieżącej) od centroidów wyspecyfikowanych klas (tzw. sieci neuronowe z radialnymi funkcjami bazowymi, ang. Radial Basis Function Neural Nets - RBFNN [27], [200]). Centroidy oraz parametry funkcji przynależności wyznacza się metodami uczenia sieci neuronowych.

Podstawowym założeniem każdej prognozy matematycznej jest przyjęcie, że wykorzystywane w predykcji właściwości statystyczne szeregów w okresie historycznym pozostają aktualne do chwili zakończenia horyzontu predykcji. Jeśli dla przyjętego horyzontu założenie to jest bezdyskusyjne, to prognozę określa się jako krótkoterminową i może być ona w pełni oparta na przyjętych formułach predyktora. Zwykle oznacza to ograniczenie horyzontu predykcji do kilku próbek.

Prognozowanie z dłuższym horyzontem stwarza większe ryzyko wystąpienia istotnych zmian mechanizmów kształtujących szereg czasowy. Jeśli mimo to można założyć, że podstawowe mechanizmy zostaną zachowane, to prognozę nazywać będziemy średnioterminową. Dotyczy ona zwykle wyprzedzeń od kilkunastu do kilkudziesięciu próbek, a w niektórych przypadkach nawet kilkuset. Mogą tu być stosowane modele sygnałowe lub odcinkowo-liniowe reprezentacje szeregów (ang. piecewise linear

15



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
IMAG0612 (2) wykorzystanie modeli matematycznych H h • Rekonstrukcja sygnałów
PODSUMOWANIE Podstawowym wnioskiem płynącym z analizy zagadnień poruszonych w tym artykule jest
P1050750 i. POLAROGRAFIA. WOLTAMPEROMETRIA I AMPEROMETRIA 342 W tym podręczniku jest omówiony zespół
IMAG0628 Wykorzystanie modeli matematycznych ś Projektowanie aparatury •    Sygnał
50 -fecie Polskiej Radiolokacji metodą symulacji z wykorzystaniem modeli matematycznych sygnałów ora
Wstęp Przedmiotem niniejszej rozprawy jest wykorzystanie modeli klasyfikacyjnych i regresyjnych opar
Wstęp Przedmiotem niniejszej rozprawy jest wykorzystanie modeli klasyfikacyjnych i regresyjnych opar
Zdjęcie020 Defektoskopia AKUSTYCZNA Wykorzystuje zjawisko echa akustycznego - sygnał akustyczny odbi
Zdj?cia 0132 Supozycja formalna o/wj u stępuje w /daniu u *ut>oncii formalnej jc%li unia jeM u ty
skanuj0018 (263) 40 Grafika menedżerska i prezentacyjna jak w tym przypadku, jest ich bardzo dużo: .
skanuj0252 (3) Rozdział 9. ♦ Podstawy MySQL 265 „Klucze”. Najczęściej wprowadzamy w tym celu do tabe
Skrypt PKM 243 292 lub Podstawiając dane = 6.14 Wykorzystując tablice imoluty katu podane w [4] otr
Podstawy formalne działalności Jednostki Certyfikującej GIGUstawy horyzontalne : Ustawa z dnia 30 si
Karta przedmiotu BIOFIZYKA CP1 Poznanie podstawowych praw biofizycznych i wykorzystywanych w
49824 Werbalna0 326 frgK **• dottrct i ją wykorzystać. Na w ied/ę o tym. jak wykorzystywać biedzę o

więcej podobnych podstron