Купить статью

Представлен метод прогноза нерегулярного временного ряда, интервал дискретизации которого не постоянен. Данные, представляемые в виде нерегулярных временных рядов, часто встречаются в различных областях, таких как здравоохранение, биомеханика, экономика, климатология и других. Прогнозирование нерегулярных временных рядов востребовано в указанных областях для раннего предупреждения и принятия упреждающих решений, однако универсального метода учета в прогнозе неравномерности дискретизации нет, что обуславливает актуальность исследований в этом направлении. Цель исследования состояла в разработке метода прогноза нерегулярного ряда на основе глубоких нейронных сетей, позволяющего обеспечивать хорошую точность прогноза при относительно легковесной архитектуре сети. Новизна результатов исследования заключается в разработанном методе прогноза нерегулярных временных рядов, архитектуре глубокой нейронной сети, а также в алгоритме, реализующем предложенный метод прогноза. В методе применен закрытый цикл, при котором результаты прогноза на текущем шаге используются на последующих шагах. Особенность предложенного метода прогноза заключается в применении многослойного перцептрона для прогнозирования длительности следующего интервала нерегулярной дискретизации. Этот интервал вычисляется с учетом времени корреляции, вычисляемой на основе автоковариационной функции длительностей интервалов нерегулярной дискретизации. Отличительной чертой предложенной архитектуры служит наличие отдельного входного канала данных нейронной сети для анализа величин интервалов дискретизации, что позволяет прогнозировать следующее значение ряда с учетом длительности прогнозируемого интервала дискретизации. Метод разработан для одномерного ряда, однако может быть расширен и на случай многомерных рядов при условии синхронности дискретизации компонент ряда. Проведенные вычислительные эксперименты показали, что при малых требованиях к вычислительным ресурсам точность прогноза на основе предложенного метода сопоставима с современными прогнозными моделями в пределах интервала корреляции.