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.
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.
Логунова, О.С. Моделирование временных рядов с пролонгированными периодами / О.С. Логунова, Е.А. Ильина // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. – 2021. – Т.9. – № 2. – C. 11-16. DOI: 10.18503/2306-2053-2021-9-2-11-16.