ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Сравнительный анализ вариантов оптимизации при разработке моделей прогнозирования на основе строго бинарных деревьев

Читать Астахова Н.Н., Демидова Л.А. Сравнительный анализ вариантов оптимизации при разработке моделей прогнозирования на основе строго бинарных деревьев // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2016. — №2. — Стр. 9-25.

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

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

Рассматривается задача оптимизации, возникающая при разработке моделей прогнозирования (МП) на основе строго бинарных деревьев (СБД). Целью работы является сравнительный анализ вариантов оптимизации, используемых при разработке МП на основе СБД. При этом первый вариант оптимизации предполагает применение одного показателя качества МП - показателя аффинитета, основанного на вычислении средней относительной ошибки прогнозирования. Второй вариант с использованием понятия «Парето-множество» реализует учет двух показателей качества МП: показателя аффинитета и показателя несовпадения тенденций. В обоих вариантах оптимизации поиск лучших МП осуществляется посредством применения модифицированного алгоритма клонального отбора. Для поддержания высокого разнообразия популяции МП предложено при реализации второго варианта оптимизации учитывать значения расстояния скученности МП. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающие эффективность использования модифицированного алгоритма клонального отбора на основе второго варианта оптимизации для разработки искомых МП.

Ключевые слова: временной ряд, модель прогнозирования, строго бинарное дерево, модифицированный алгоритм клонального отбора, вариант оптимизации, показатель аффинитета, показатель несовпадения тенденций, Парето-доминирование, расстояние скученности, time series, forecast