?
Multi-Step-Ahead Prediction of Chaotic Time Series: Self-Healing Algorithm for Restoring Values at Non-Predictable Points
В работе предлагается новый алгоритм прогнозирования хаотических временных рядов на много шагов вперёд в рамках парадигмы прогнозирования на основе кластеризации. Введение концепции непрогнозируемых точек позволило избежать экспоненциального роста ошибки прогнозирования в функции от числа шагов вперёд, на который и дало возможность разработки алгоритмов, прогнозирующих на много ляпуновских времён (и на много шагов) вперёд – платой за это оказалось то, что часть точек оставалась непрогнозируемой. В настоящей работе предлагается self-healing алгоритм. Алгоритм self-healing — это итеративный алгоритм, который в качестве входных данных принимает прогнозы, полученные базовым алгоритмом прогнозирования. На каждой итерации алгоритм self-healing находит новые возможные прогнозные значений, обновляет статус точек с прогнозируемых на непрогнозируемые или наоборот и вычисляет новые единые прогнозные значение для прогнозируемых точек.
В работе предложено несколько новых алгоритмов вычисления единого прогнозного значения и алгоритмов определения непрогнозируемых точек; Проведены исследования по подбору параметров алгоритма self-healing, по его оценке, качества прогнозирования и по сравнению с существующим алгоритмом прогнозирования.