?
Forecasting Ability of Hybrid Methods on an Example of Stock Prices Forecast using ARIMA/LTSM
P. 1–6.
В статье представлены результаты исследования предсказательной способности моделей прогнозирования котировок акций с использованием гибридной модели ARIMA/LSTM. Это исследование основано на анализе прогностической способности с использованием выборки из 30 компаний из трех секторов: энергетики, финансов и технологий.
В книге
M.: IEEE, 2022.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203
Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Темирханов А. А., Костромина А. М., Цымбой О. А. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 485–494
В индустрии нередко возникает необходимость одновременно строить прогнозы по большим наборам временных рядов. Однако мы можем оказаться в ситуации, когда обучение отдельной модели для каждого из них невозможно или слишком затратно. Эта проблема в моделировании временных рядов остается без должного внимания. Средством ее решения может служить создание фундаментальной модели (foundation model), рассчитанной на прогнозирование в ...
Добавлено: 24 февраля 2026 г.
Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.
Добавлено: 19 декабря 2025 г.
Метод LC-кривых – новый подход к анализу временных рядов – применен к композитному индексу деловой неопределенности (ИДН), построенному на основе результатов регулярных бизнес-опросов Росстата, что позволило осуществить анализ траекторий неопределенности по укрупнённым отраслям и подотраслям промышленности России с использованием двух спецификаций индекса: ex-ante (прогнозной) и ex-post (фактической). Результаты эмпирического анализа за период 2020–2024 гг. показали ...
Добавлено: 13 октября 2025 г.
Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197
Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Макеева Н. М., Прикладная эконометрика 2025 Т. 79 С. 27–49
В работе представлены результаты анализа точности моделей наукастинга для ВВП России и его компонентов по использованию за период с 1 квартала 2014 года по 3 квартал 2023 года. Новизна исследования заключается в сопоставлении точности целого спектра моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классическая авторегрессия первого порядка), оцененных на первой и финальной версии ...
Добавлено: 19 апреля 2025 г.
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Шведов А. С., Свиязов В. А., В кн.: Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 46-ой международной научной школы-семинара, г. Уфа, 9 - 15 октября 2023 г.: Воронеж: Истоки, 2024. С. 526–531.
Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности широко применяется для финансовых временных рядов. Имеются и дальнейшие обобщения этой модели. Одно из направлений для таких обобщений, это сочетание идей нечетких систем Такаги - Сугено и идей авторегрессионной условной гетероскедастичности. Преимущество нечетких систем Такаги - Сугено состоит в том, что для каждого нечеткого кластера (например, для нечеткого кластера "низкая ...
Добавлено: 26 июня 2024 г.
Егорова Л. Г., В кн.: XIV Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2024, 17-20 июня 2024 г., Москва.: [б.и.], 2024. С. 496–500.
Добавлено: 19 июня 2024 г.
Панкратова Я. Б., Trofimova I., Firyago U. и др., Lecture Notes in Networks and Systems 2023 Vol. 596 P. 277–287
Добавлено: 20 марта 2024 г.
Bufalo M., Орландо Д., Tourism Review 2024 Vol. 79 No. 2 P. 445–464
This study aims to predict overnight stays in Italy at tourist accommodation facilities through a nonlinear, single factor, stochastic model called CIR#. The contribution of this study is twofold: in terms of forecast accuracy and in terms of parsimony (both from the perspective of the data and the complexity of the modeling), especially when a ...
Добавлено: 16 февраля 2024 г.
Zhevnenko D., Kazantsev M., Макаров И. А., Journal of Industrial Information Integration 2023 Vol. 33 Article 100444
Статья посвящена проблеме контроля состояния промышленных устройств по показаниям их датчиков. Существующие методы основаны на подходе к извлечению признаков, в котором происходит предсказание. Мы предлагаем метод взаимодействия нескольких блоков различной сложности, которые по-разному агрегируют информацию во времени, для создания общего скрытого пространства для предсказания оставшегося срока службы (RUL), и обучаем полученную архитектуру за один проход ...
Добавлено: 15 февраля 2024 г.
Свиязов В. А., Экономический журнал Высшей школы экономики 2023 Т. 27 № 3 С. 412–434
В настоящей работе рассматривается задача прогнозирования волатильности с учетом и без учета эффекта сезонности (эффекта выходного дня). Таким образом, существование эффекта выходного дня понимается в следующем смысле: дают ли модели, включающие сезонность, лучшие прогнозы по сравнению с моделями, не включающими сезонность. Представлена нечеткая модель GARCH, в которой учитывается эффект недельной сезонности. Модель является аналогом обычной ...
Добавлено: 28 октября 2023 г.
Мустафин А. Р., Вопросы экономики 2023 № 11 С. 109–122
В статье систематизированы архивные данные о ценах на бумагу и краски в России за 1710—1780-е годы, рассмотрено развитие их производства в стране, предложены ответы на ряд дискуссионных вопросов экономической истории. Исследование основано на материалах более 160 архивных источников, которые позволили построить временные ряды. Полученная динамика цен ставит под сомнение точку зрения о «революции цен» в ...
Добавлено: 10 сентября 2023 г.
Свиязов В. А., Проблемы управления 2022 № 6 С. 26–34
Моделирование и прогнозирование волатильности – актуальная как в научных кругах, так и в практической сфере задача. В работе развивается подход, основанный на совокупности модели GARCH и нечёткой логики. Используемая схема нечёткого вывода Такаги – Сугено производит так называемую фаззификацию оригинальной модели авторегрессии – условной гетероскедастичности, тем самым позволяя использовать несколько разных локальных моделей GARCH в ...
Добавлено: 15 мая 2023 г.
Лукьянченко П. П., Громов В. А., Бесчастнов Ю. Н. и др., Вестник кибернетики 2022 Т. 4 № 48 С. 37–48
Проведен анализ временных рядов количества новых дел в административных судах РФ двумя методами группировки временных рядов с учетом хаотичности, случайности и регулярности их структуры. Первая модель основана на плоскости «энтропия – сложность», вторая – граф
«атрибут – объект». Выведено четыре группы временных рядов: регулярные, регулярные-хаотические,
строго хаотические и хаотические-стохастические, из которых хаотические-стохастические оказались
в большинстве, что свойственно реальным ...
Добавлено: 20 марта 2023 г.