ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Метод прогнозирования групп временных рядов с применением алгоритмов кластерного анализа

Читать

Астахова Надежда Николаевна, Демидова Лилия Анатольевна Метод прогнозирования групп временных рядов с применением алгоритмов кластерного анализа // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2015. — №2. — Стр. 59-79.

Астахова Надежда Николаевна - аспирант, Рязанский государственный радиотехнический университет, 390005, Российская Федерация, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1, asnadya@yandex.ru

Демидова Лилия Анатольевна - доктор технических наук, профессор, Рязанский государственный радиотехнический университет, 390005, Российская Федерация, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1, liliya.demidova@rambler.ru

Предложен метод прогнозирования групп временных рядов (ВР) с применением алгоритмов кластерного анализа. Обосновано использование в качестве базового алгоритма кластеризации алгоритма четких с-средних. Введена метрика для оценки расстояния между ВР, позволяющая учесть в ходе кластеризации различную во времени актуальность элементов временных рядов. Предложено группировать ВР в кластеры (подгруппы), используя значения элементов этих рядов в качестве величин характеристик, на основе которых алгоритм кластеризации вырабатывает решение об отнесении ВР к тому или иному кластеру. Выполнено сопоставление координат центров кластеров и обобщающих ВР, т.е. центроидов кластеров. Реализовано описание ВР - центроидов кластеров с использованием моделей прогнозирования на основе строго бинарных деревьев и модифицированного алгоритма клонального отбора. Показана возможность формирования с применением вышеназванных моделей прогнозирования аналитических зависимостей, наилучшим образом описывающих известные значения ВР и обеспечивающих получение минимальных значений средних относительных ошибок прогнозирования. Предложено использовать общую модель прогнозирования, построенную для ВР - центроида кластера, при прогнозировании частных (отдельных) ВР, входящих в кластер. Сделан вывод о возможности получения индивидуальных результатов прогнозирования для частных ВР за счет использования значений их элементов в качестве величин переменных в общих моделях прогнозирования. Продемонстрирована перспективность применения предлагаемого метода прогнозирования групп ВР.

Ключевые слова: временной ряд, кластеризация, центроид кластера, алгоритм четких с-средних, модель прогнозирования, средняя относительная ошибка прогнозирования, строго бинарное дерево, антитело, антиген, модифицированный алгоритм клонального отбора, time series, cluster