ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦИКЛІЧНИХ КОМПОНЕНТ ЧАСОВИХ РЯДІВ ЗНАЧЕНЬ ІНДЕКСУ ГЕОМАГНІТНОЇ АКТИВНОСТІ DST З ВИКОРИСТАННЯМ СИНГУЛЯРНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦИКЛІЧНИХ КОМПОНЕНТ ЧАСОВИХ РЯДІВ ЗНАЧЕНЬ ІНДЕКСУ ГЕОМАГНІТНОЇ АКТИВНОСТІ DST З ВИКОРИСТАННЯМ СИНГУЛЯРНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОМПОНЕНТ ЧАСОВЫХ РЯДОВ ЗНАЧЕНИЙ ИНДЕКСА ГЕОМАГНИТНОЙ АКТИВНОСТИ DST С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИНГУЛЯРНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ESTIMATION OF FORECAST QUALITY OF TIME SERIES CYCLICAL COMPONENTS OF GEOMAGNETIC ACTIVITY INDEX DST VALUE USING SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS |
|
| Creator |
Шаповал, Г. А.
|
|
| Subject |
—
сингулярний спектральний аналіз; оцінка якості прогнозування; методи прогнозування; часовий ряд; компоненти ряду; геомагнітна активність; Dst-індекс УДК 519.711 (045) — сингулярный спектральный анализ; оценка качества прогнозирования; методы прогнозирования; часовой ряд; компоненты ряда; геомагнитная активность; Dst-индекс УДК 519.711 (045) — singular spectrum analysis; estimation of forecast quality; forecast methods; time series; series components; geomagnetic activity; Dst-index UDC 519.711 (045) |
|
| Description |
У статті розв’язується задача прогнозування циклічних компонент часового ряду значень індексу геомагнітної активності та оцінювання якості отриманого прогнозу. Для прогнозування динаміки зміни Dst-індексу запропоновано використовувати методи сингулярного спектрального аналізу. Проведено сингулярний розклад усередненого ряду, відтворено його декілька разів за різною кількістю компонент, на різну кількість кроків та з використанням передісторії різної довжини, та прогнозування відтвореного ряду на визначену кількість кроків. За допомогою середньої відносної похибки прогнозу було оцінено якість прогнозування в залежності від різних керуючих параметрів, обрано оптимальні значення. На прикладі ряду перевірена ефективність обраного методу прогнозування. Для циклічної компоненти, що повільно змінюється, отримано прогноз хорошої якості.
В статье рассматривается задача прогнозирования циклических компонент часового ряда значений индекса геомагнитной активности и оценивания качества прогноза. Для прогнозирования динамики изменений Dst-индекса предложено использовать методы сингулярного спектрального анализа. Проведено сингулярное разложение усредненного ряда, восстановлено его несколько раз на основе разного количества компонент, на разное количество шагов и с использованием предыстории разной длины, и прогнозирование восстановленного ряда на определенное количество шагов. С помощью средней относительной ошибки прогноза оценено качество прогнозирования в зависимости от разных управляющих параметров, выбрано оптимальные. Для медленно изменяющейся циклической компоненты получено прогноз хорошего качества. но прогноз хорошої якості. The article deals with solving the problem of forecasting time series cyclical components’ values of geomagnetic activity index and estimation of obtained forecast quality. For forecasting of index Dst dynamics were proposed methods of singular spectrum analysis. Singular decomposition of average series was implemented and reconstructed several times using different amount of components. The series was predicted for different lengths of forecast, using different lengths of the base period. Forecast of reconstructed series was predicted using definite lengths of forecast. Forecast quality using mean relative error depending on different control parameters were evaluated and optimal values were founded. The effectiveness of chosen method of forecasting was checked using real series example. Good quality of forecast was obtained for cyclical component which changes slowly. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2015-05-29
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/8244
|
|
| Source |
Наукоємні технології; Том 25, № 1 (2015); 93-98
Science-based technologies; Том 25, № 1 (2015); 93-98 Наукоемкие технологии; Том 25, № 1 (2015); 93-98 |
|
| Language |
uk
|
|