Нейросетевой алгоритм выбора методов для прогнозирования временных рядов

Одним из важнейших компонентов интеллектуальных систем управления является блок прогнозирования. Результаты его работы оказывают влияние на вид управляющих воздействий, формируемых системой. Эффективность работы данного блока зависит от применяемых методов прогнозирования. От выбора метода прогнозирования во многом зависит точность результата работы блока прогнозирования. Таким образом, неопределенность при выборе метода прогнозирования является фактором, оказывающим негативное влияние на достоверность результата работы блока прогнозирования и, как следствие, на надежность системы управления в целом. Результаты проведенного анализа работ в данной области позволяют утверждать, что проблема выбора оптимальных методов прогнозирования проработана преимущественно на концептуальном уровне. Недостатками рассмотренных работ являются отсутствие конкретизации механизма реализации предложенных алгоритмов, а также потенциальный результат их работы — широкая группа методов прогнозирования, указанных в качестве оптимальных. В одной из рассмотренных работ в качестве механизма решения задачи указана экспертная система, при этом не указан алгоритм модификации и обновления правил. Нами предложен алгоритм, который основан на применении метода анализа прецедентов, реализованный на базе искусственных нейронных сетей, он позволяет решить указанные проблемы. В качестве характеристик объекта и задачи прогнозирования, составляющих множество признаков прецедента, применяются статистические показатели временного ряда, а также горизонт прогнозирования. Множество решений задачи составляют применяемые методы прогнозирования. Множество результатов — общая оценка решения, вычисляемая на основании значений критериев оптимальности. При этом оценка оптимальности метода прогнозирования выполняется на основании критериев точности и быстродействия, в качестве которых применяются ошибка прогнозирования, а также продолжительность времени, затраченного на получение прогноза. Эффективность предложенного алгоритма доказали результаты проведенного эксперимента.