Верзунов Сергей Николаевич – канд. техн. наук, в.н.с. Института автоматики и информационных технологий НАН КР, тел.: +996-553722030, e-mail: verzunov@hotmail.com
Лыченко Наталья Михайловна – д-р техн. наук, профессор каф. ИВТ ГОУ ВПО КРСУ, тел.: +996-555788735, e-mail: nlychenko@mail.ru
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ МУЛЬТИВЕЙВЛЕТНОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Представлено сравнение возможностей четырех моделей для прогнозирования временных рядов: ARIMA-модели, ИНС (искусственной нейронной сети), гибридной модели Чанга (объединяющей модели ARIMA и ИНС) и мультивейвлетной полиморфной нейронной сети. На примере краткосрочных прогнозов известных в статистике временных рядов показано, что мультивейвлетная полиморфная нейросетевая модель обеспечивает более высокую точность прогнозов.
Keywords in Russian:прогнозирование временных рядов; ARIMA-модель; нейронная сеть; мультивейвлетная нейронная сеть; ошибка прогноза
АЛДЫН АЛА АНЫКТОО МАСЕЛЕСИН ЧЕЧҮҮ ҮЧҮН МУЛЬТИВЕЙВЛЕТТИК НЕЙРОН ТАРМАКТЫК МОДЕЛДЕРДИН МҮМКҮНЧҮЛҮКТӨРҮНӨ САЛЫШТЫРЫП ТАЛДОО ЖҮРГҮЗҮҮ
Убактылуу катарларды алдын ала аныктоо үчүн төрт моделдин мүмкүнчүлүктөрүн салыштыруу сунушталды: модель – ARIMA, ЖНТ (жасалма нейрон тармагы) жана Чангдын кошулма (гибриддик) модели (ARIMA жана ЖНТ моделдеринин кошулмасы) жана мульти-вейвлеттик полиморфтук нейрон тармагы. Статистикада белгилүү болгон убактылуу катарларды кыска мөөнөттө алдын ала аныктоонун мисалында мульти-вейвлеттик полиморфтук нейрон тармагынын модели алдын ала аныктоонун жогорку тактыгын камсыздай турганын көрсөттү.
Keywords in Kyrgyz:убактылуу катарларды алдын ала аныктоо; ARIMA-модели; нейрон тармагы; мульти-вейвлеттик нейрон тармагы; алдын ала аныктоонун катасы
COMPARATIVE ANALYSIS OF THE MULTI-WAVELET NETWORK MODEL POSSIBILITIES FOR FORECASTING PROBLEMS
A comparison of the possibilities of four models for predicting time series is presented: the ARIMA model, the ANN (artificial neural network), the Zhang’s hybrid model (combining the ARIMA model and the ANN) and the multi-wavelet polymorphic network. Using the examples of short-term forecasts of time-series known in statistics, it is shown that the multi-wavelet polymorphic neural network model provides higher accuracy of forecasts.
Keywords in English:forecasting of time series; ARIMA-model; artificial neural networks; multiwavelet network; forecasting error