Рассмотрена методика интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов (ВР) и метода ассимиляции данных (Data Assimilation, DA), обеспечивающего коррекцию спрогнозированных значений ВР на основе сравнения спрогнозированного значения ВР с соответствующим наблюдаемым в данный момент времени значением ВР. Представлено математическое, алгоритмическое и программное обеспечение для прогнозирования и коррекции прогноза временных рядов, в котором в том числе, реализованы следующие формальные методы прогнозирования ВР: авторегрессии скользящего среднего, сингулярного спектрального анализа, группового учета аргументов и нейронные сети, DA на основе фильтра Калмана и ансамблевого фильтра Калмана. Представлена разработанная авторами методика интеграции формальных методов прогнозирования ВР и метода DA. Приведены примеры использования разработанных алгоритмического, математического и программного обеспечения для прогнозирования следующих ВР: ВР, составленных из отсчетов аттрактора Лоренца; ВР "Air Passengers"; ВР, составленного из значений среднемесячных чисел Вольфа показателей активности Солнца; ВР, составленного из ежедневных значений курсов доллара и евро к рублю на момент окончания торгов.
Для специалистов, научных работников, занимающихся анализом и прогнозированием данных, а также аспирантов и студентов старших курсов вузов, обучающихся по укрупненным группам специальностей 10.00.00 – "Информационная безопасность", 09.00.00 – "Информатика и вычислительная техника", 38.03.00 – "Экономика и управление", 03.00.00 – "Физика и астрономия".
Дополнительно: Уважаемые покупатели на выкуп заказа отводиться семь дней с момента подтверждения наличия книги, по истечении данного срока заказ анулируется. При заказах на сумму более 5000 р. возможен прием оплаты от организаций по безналичному расчету.
)
новое;
В продаже с 01.07.2023
