На прикладі процесу розвитку інфляції досліджено, якою мірою спосіб розбиття вибірки даних у різних алгоритмах МГУА визначає точність прогнозування різкої зміни характеру процесу. Зроблено висновок про ефективність алгоритму адаптивного прогнозування з квазіоптимальним розбиттям даних.Рассмотрены способы разбиения выборки исходных данных в алгоритмах метода группового учета аргументов. Проведен анализ соответствия квазиоптимального метода разбиения подвыборок и критерия внешнего дополнения при выборе наилучшей структуры модели. Численный эксперимент показывает, что такие разбиения способствуют поиску "истинных" аргументов моделей в алгоритмах указанного метода с минимизацией критерия несмещенности решений.

  Повний текст PDF - 373.704 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"