ISSN (Print): 2306-2053

Входит в eLIBRARY.RU

Импакт-фактор РИНЦ: 0,784

скачать

Аннотация

Целью исследования является повышение достоверности прогноза для временного ряда в системах учета. Расширение классификации временных рядов включает введение нового класса и подклассов временных рядов, для которых отличительной особенностью является наличие пролонгированного периода, обусловленного инерционностью процесса и обнуления показателей в начале нового планового периода. Предложена методика, позволяющая выполнять прогнозирования значений временного ряда с пролонгированными периодами на момент подведения итогов. Методика построена на основе возможной пропорциональности скорости накопления данных. Опробование предложенной методики выполнено на примере мониторинга и прогнозирования индексирования публикаций в международной базе Scopus. Результаты применения предложенной методики показали, что при накоплении данных в ходе сплошного мониторинга происходит корректировка прогноза из- за изменения тенденции. Достоверность прогноза может быть проверена после окончания контрольного периода.

Ключевые слова

временной ряд, классификация временных рядов, период пролонгирования, планирование публикационной активности, прогнозирование значений временного ряда.

Логунова Оксана Сергеевна – д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой вычислительной техники и программирования ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова», г. Магнитогорск. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Ильина Елена Александровна – канд. пед. наук, доцент кафедры вычислительной техники и программирования ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет», г. Магнитогорск. Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра..

1. Логунова, О.С. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Сер. Высшее образование: Аспирантура / О.С. Логунова, П.Ю. Романов, Е.А. Ильина. – М.: Инфра-М, 2021. – 377 с.

2. Дьяконов, Н.А. Системы управления технологическим процессом на основе предиктивной аналитики: проек- тирование / Н.А. Дьяконов, О.С. Логунова // Электротехнические системы и комплексы. – 2021. – № 1 (50). – С. 58-64.

3. Логунова, О.С. Система оценки качества статей научного журнала / О.С. Логунова, Е.А. Ильина, К.М. Окжос // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. – 2015. – № 2 (7). – С. 56-57.

4. Логунова, О.С. О классификации временных рядов: добавление нового класса с пролонгированными периодами / О.С. Логунова, Е.А. Ильина // Программное обеспечение для цифровизации предприятий и организаций. Сб. тр. Всеросс. науч.-практ. конф. 2021. – С. 51-55.

5. Логунова, О.С. Моделирование теплового состояния бесконечно протяженного тела с учетом динамически изменяющихся граничных условий третьего рода / О.С. Логунова, И.И. Мацко, Д.С. Сафонов // Вестник Южно- Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование. – 2012. – № 27 (286). – С. 74-85.

6. Гребенюк, Г.Н. Исследование динамики климата по метеоэлементам погоды (на примере города Нижневартовска) / Г.Н. Гребенюк, В.П. Кузнецова // Вестник Нижневартовского государственного гуманитарного университета. – 2009. – № 1. – С. 19-27.

7. Крымская, О.В. Динамика индекса патогенности погоды г. Валуйки / О.В. Крымская, Д.В. Степанова // Стратегия устойчивого развития регионов России. – 2012. – № 11. – С. 82-85.

8. Влияние динамики изменения курса валюты на рынок жилой недвижимости / А.М. Платонова [и др.] // Строительство и недвижимость. – 2020. – № 2 (6). – С. 168-171.

9. Галаган, Т.А. Применение авторегрессионных моделей различных порядков для прогнозирования динамики поведения курса валют / Т.А. Галаган, А.Л. Несин // Вестник Амурского государственного университета. Серия: Естественные и экономические науки. – 2012. – № 57. – С. 8-12.

10. Динамика электропотребления московского региона и анализ режимной ситуации зимой 2005/06 Г / В.В. Сергеев [и др.] // Электрические станции. – 2006. – № 12. – С. 9-20.

11. Романов, М.В. Анализ динамики бытового электропотребления в Самарской области / М.В. Романов // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. – 2005. – № 37. – С. 117-121.

12. Елисеева, И.И. Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева. – М.: Изд-во «Финансы и статистика», 2007. – 575 с.

13. Сай, В.К. Прогнозирование высокочастотных временны х рядов методами машинного обучения и статистическими методами в автоматическом режиме / В.К. Сай, М.В. Щербаков // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2020. – Т. 17. № 6 (192). – С. 3-11.

14. Сташевский, П.С. Метод профилей для селекции признаков из временных рядов в задачах анализа данных / П.С. Сташевский, И.Н. Яковина // Автоматика и программная инженерия. – 2015. – № 4 (14). – С. 59-64.

15. Логунова, О.С. Динамика показателей публикационной активности профессорско-преподавательского со- става Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова / О.С. Логунова, Л.Г. Егорова, В.В. Королева // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. – 2015. – № 3 (51). – С. 101-112.