Перейти до вмісту
Наукові вісті КПІ
ISSN 2617-5509 · e‑ISSN 2663-7472 Відкритий доступ · CC BY 4.0
Т. · № 2 · 2021 сер 31, 2021 статті

ВИБІР КРИТЕРІЮ ЯКОСТІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ПРОГНОЗІВ НЕЛІНІЙНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ПРОЦЕСІВ

АБ
Андрій Олегович Белас Відповідальний Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна
ПБ
Петро Іванович Бідюк Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, Ukraine Україна
Опублікованосер 31, 2021
PDF
НВКПІ 2 ТОМ · 2
ТОМ · № 2 · 2021 Переглянути випуск

Анотація

Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів (ННП), поданих у формі часових рядів, є актуальним, оскільки такі ряди можуть описувати процеси в технічних й економічних системах. Для вибору найкращої математичної моделі використовують різні метрики оцінювання якості прогнозів, як-от: R^2, RMSE, MAE, MAPE. Однак оптимізація моделі за одним критерієм погіршує її відносно іншого. Тому важливо розуміти, яку метрику слід використовувати для оптимізації та оцінки якості прогнозу в поставленій задачі. Мета дослідження. Розробити та проаналізувати критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Методика реалізації. Виконання порівняльного аналізу основних метрик для задачі регресії, а саме їхнього теоретичного та практичного змісту, переваг і недоліків у різних випадках. Результати дослідження. Сформовано критеріальну базу для оцінювання прогнозів ННП, а також підхід до вибору критерію якості з урахуванням особливостей поставленої задачі прогнозування. Для мінімізації абсолютної похибки проаналізовано та рекомендовано використовувати метрики RMSE (MSE, R^2) і MAE залежно від необхідності роботи з викидами. Для розв’язання задач мінімізації відносної помилки запропоновано використовувати метрику RMSLE. Висновки. Показано важливість вибору метрики для оптимізації та оцінювання якості прогнозу в поставленій задачі. Отримані критеріальну базу та підхід можна використовувати в подальших дослідженнях як для розв’язання практичних задач моделювання та прогнозування ННП, так і для розробки нових методів або загальної методики розв’язання цих задач.

Ключові слова

#математичне моделювання #прогнозування #регресія #критерії якості прогнозів #часові ряди #метрики #Нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фі-нансах

Посилання

  1. A.K. Palit and D. Popovic, Computational Intelligence in Time Series Forecasting: Theory and Engineering Applications. London, England: Springer-Verlag London, 2005, 372 p. doi: 10.1007/1-84628-184-9
  2. O.M. Belas et al., “General approach to forecasting nonlinear nonstationary processes using mathematical models on statistical data,” Special Telecommun. Syst. Inform. Security, vol. 2, no. 4. pp. 26–31, 2018.
  3. Walmart Recruiting – Store Sales Forecasting [Online]. Avaliable: https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-store-sales-forecasting/data .
  4. O.M. Belas et al., “Comparative analysis of autoregressive approaches and recurrent neural networks for modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes,” Inform. Technol. Security, vol. 7, no. 1, pp. 91–99, 2019.
  5. P.I. Bidyuk et al., Time Series Analysis. Kyiv, Ukraine: Polytechnica, 2010, 317 p.
  6. R.J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice. Melbourne, Australia: OTexts, 2013.
  7. I. Goodfellow et al., Deep Learning. New York: MIT Press, 2016, 800 p.
  8. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer-Verlag New York, 2006, 738 p.
  9. S. Kolassa, “Evaluating predictive count data distributions in retail sales forecasting,” Int. J. Forecasting, vol. 32, no. 3, pp. 788–803, 2016. doi: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.004
  10. E.F. Krause, Taxicab Geometry: An Adventure in Non-Euclidean Geometry. New York: Dover Publications, 1987, 96 p.
  11. J. S. Armstrong, Long-range Forecasting: From Crystal Ball to Computer. New York: John Wiley & Sons, 1978.
  12. S. Makridakis, “Accuracy measures: theoretical and practical concerns,” Int. J. Forecasting, vol. 9, no. 4, pp. 527–529, 1993. doi: 10.1016/0169-2070(93)90079-3
  13. P. Goodwin and R. Lawton, “On the asymmetry of the symmetric MAPE,” Int. J. Forecasting, vol. 15, no. 4, pp. 405–408, 1999. doi: 10.1016/S0169-2070(99)00007-2
  14. R.J. Hyndman and A.B. Koehler, “Another look at measures of forecast accuracy,” Int. J. Forecasting, vol. 22, no. 4, pp. 679–688, 2006. doi: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001
  15. F. Petropoulos and N. Kourentzes, “Forecast combinations for intermittent demand,” J. Operat. Res. Soc., vol. 66, no. 6, pp. 914–924, 2015, doi: 10.1057/jors.2014.62
  16. A. Davydenko and R. Fildes, “Measuring forecasting accuracy: The case of judgmental adjustments to SKU-level demand forecasts,” Int. J. Forecasting, vol. 29, no. 3, pp. 510–522, 2013. doi: 10.1016/j.ijforecast.2012.09.002
§ 06 — Пов'язані

Схожі статті в цьому журналі

Пов'язані рецензовані дослідження, опубліковані в цьому журналі.
Усі випуски

МЕТОДИКА ФОРМУВАННЯ ІНФОРМАТИВНОГО ПРОСТОРУ ОЗНАК ТЕХНІЧНИХ ІНДИКАТОРІВ ФІНАНСОВИХ ПРОЦЕСІВ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ МОДЕЛЕЙ

Роман Тертичний, Денис Чупрін, Петро Бідюк

Проблематика. Фінансові часові ряди характеризуються нелінійністю, нестаціонарністю та високим рівнем шуму, що суттєво ускладнює їх моделювання та прогнозування.…

#методика формування інформативного простору ознак #технічні індикатори #волатильність Паркінсона #нейронні мережі
10.20535/kpisn.2026.3.359610

МЕТОДИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЦІЛІСНОСТІ ОБРОБКИ ТА ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ У ПРОМИСЛОВИХ СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦІЇ

Ярослав Корпань, Євген Федоров, Ольга Нечипоренко

Проблематика. Сучасні промислові системи контролю характеризуються високим рівнем інтеграції інформаційних і фізичних процесів та використанням розподілених…

#промислові системи автоматизації #SCADA-системи #цілісність даних #кібербезпека ICS
10.20535/kpisn.2026.3.361520

МЕТОДИКА ПАРАМЕТРИЧНОГО СИНТЕЗУ ЗУМ-АФОКАЛЬНИХ СИСТЕМ НА ОСНОВІ НЕРУХОМИХ ВАРІОЛІНЗ

Ігор Г. Чиж

Проблематика Зум-оптичні системи, в яких використовуються механічно нерухомі електрично керовані варіолінзи, не можуть вважатися такими, що мають нерухомі оптичні…

#зум-афокальні системи #головні точки варіолінз #синтез зум-афокальних систем #стабільна афокальність зум-системи
10.20535/kpisn.2026.3.351645

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають

Схожі статті

1-10 з 201

Ви також можете розпочати розширений пошук схожих статей для цієї статті.