Запропоновано підхід до ідентифікації математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних, що змінюється за невідомим законом. Розроблено метод оцінювання математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних, який використано для побудови алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана. Виконано імітаційне моделювання, яке показало ефективність запропонованого підходу. За даними щодо середньодобових цін Лондонської біржі металів на свинець побудовано модель за алгоритмом прогнозування на основі фільтра Калмана, а також моделі авторегресії, авторегресії з ковзним середнім та виконано за ними прогнозування. Порівняльний аналіз розглянутих моделей за значеннями прогнозних характеристик показав перевагу алгоритму прогнозування на основі фільтра Калмана.

  Повний текст PDF - 245.482 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"