8857685674

Scharakteryzowano podstawowe obiekty systemu oraz stosowane metody detekcji krótkoterminowych zmian, wraz z opisem uwarunkowań ich implementacji. Zaakcentowano rolę adaptacji strukturalnej środowiska w zwiększeniu skuteczności działania klasycznych rozwiązań. Zaproponowano nowe miary chwilowego podobieństwa szeregu, a następnie przeprowadzono obszerne analizy ich skuteczności na danych symulowanych oraz rzeczywistych (szczegółowe wyniki umieszczono w załączniku 4). Dalej, opisano problematykę doboru sygnału diagnostycznego. Rozdział kończy opis badań na danych rzeczywistych właściwości newralgicznego -z punktu widzenia detekcji zdarzeń symptomatycznych - elementu koncepcji, tj. algorytmu detekcji zdarzeń zwiastujących załamania trendu.

W rozdziale 5 podsumowano przeprowadzone badania, sformułowano najważniejsze wnioski oraz zarysowano dalsze kierunki planowanych prac autora związanych z problematyką rozprawy.

Rozprawę uzupełnia 5 załączników. Załącznik 1 zawiera prezentację wykorzystanych w badaniach szeregów finansowych, z objaśnieniem stosowanych dalej skrótów. Pokazano przebiegi czasowe szeregów oryginalnych, ich przyrostów, a także rozkłady prawdopodobieństwa. Załącznik 2 omawia podstawy formalne prognozowania matematycznego z wykorzystaniem liniowych modeli regresyjnych, w szczególności predykcji niestacjonarnych szeregów czasowych. Omówiono zasady wykorzystania analizy regresji, w tym modeli sygnałowych typu ARIMA i ARIMAX. Przeanalizowano formalną zasadność stosowania tych metod i podano rekomendacje dla wstępnego przetwarzania szeregów, umożliwiającego uzyskanie efektywnych i wiarygodnych prognoz. W załączniku 3 przedstawiono w formie graficznej wyniki analiz korelacyjnych najważniejszych sygnałów diagnostycznych. Załącznik 4 zawiera szczegółowe wyniki (w postaci tabelarycznej oraz graficznej) przeprowadzonych analiz efektywności zaproponowanych w pracy, oryginalnych miar odległości szeregów. Zamieszczono tam również szczegółowe (tabelaryczne) zestawienia porównawcze efektywności detekcji zdarzeń zwiastujących, uzyskane przy różnych parametrach algorytmu detekcji. Załącznik 5 zawiera informacje dotyczące wykorzystywanego i opracowanego w ramach badań oprogramowania oraz sprzętu komputerowego. Zamieszczono tam również dane charakteryzujące efektywność czasową opracowanego algorytmu immunopodobnego, a także czasy realizacji procedur segmentacji szeregów z wykorzystaniem testów największej wiarygodności.