The methodology for adaptive modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes

Simple item page
dc.contributor.authorTrofymchuk, Oleksandren_US
dc.contributor.authorBidiuk, Petroen_US
dc.contributor.authorTerentiev, Oleksandren_US
dc.contributor.authorKlymenko, Victoriiaen_US
dc.date.accessioned2025-10-07T11:23:48Z
dc.date.available2025-10-07T11:23:48Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionДослідження спрямоване на створення системної методології для моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці, фінансах та інших галузях людської діяльності. Існує безліч проблем, які необхідно вирішувати за допомогою даних такого типу практично в усіх галузях людської діяльності, такі як побудова адекватних моделей, включаючи оцінювання і прогнозування станів досліджуваних систем; технічна, економічна та медична діагностика, автоматичне керування технологічними процесами; керування рухомими об’єктами; оцінювання і менеджмент фінансовими та іншими типами ризиків; дослідження взаємодії факторів ризику; керування мікрокліматом в теплицях та промислових підприємствах; підтримка рішень у бізнесі; динамічне стратегічне планування на виробництві; забезпечення стійкого розвитку критичної економічної інфраструктури та ін. Запропоновано процедури для адаптивного оцінювання структури і параметрів регресійних і ймовірнісних моделей, а також архітектура і функціональна схема відповідної інформаційної системи. Розробка інформаційної системи ґрунтується на принципах системного аналізу, таких як ієрархічна архітектура системи, адаптивне оцінювання структури моделей, оптимізація процедур оцінювання параметрів моделей, функціональна повнота системи, яка забезпечує її автономне функціонування, іден­тифікація та врахування можливих невизначеностей, які зустрічаються при обробці даних і побудові математичних моделей, застосування належних множин критеріїв аналізу якості, які гарантують досягнення високої якості проміжних та остаточних результатів аналізу даних. Невизначеності зустрічаються при зборі даних, оцінюванні структури і параметрів моделей, в процедурах прогнозування і відіграють роль факторів негативного впливу на обчислювальні процедури в запропонованій інформаційній системі. Зменшення їх впливу сприяє підвищенню якості проміжних та остаточних результатів обчислень. Розглянуто ілюстративні приклади практичного застосування розробленої методології, що підтверджують її функціональність.uk_UA
dc.description.abstractThe study is directed towards development of systemic methodology for modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes in economy, finances and other areas of human activities. There exist multiple problems that are to be solved with the data of such type practically in all areas of human activities: such as constructing adequate models including estimation and forecasting state of a system under investigation; technical, economic and medical diagnostics; automatic control in technologies; moving objects control; financial and other risk estimation and management; risk factor interaction; control and monitoring of microclimate in greenhouses and industrial enterprises; decision making support in business; dynamic strategic planning in production; providing stability for critical economic infrastructure etc. The structure and parameter adaptation procedures for the regression and probabilistic models are proposed as well as respective information system architecture and functional layout are developed. The system development is based on the system analysis principles such as hierarchical architecture of the system, adaptive approach to model structure estimation, optimization of model parameter estimation procedures, functional completeness of the system providing for autonomous operation of the system, identification and taking into consideration of possible uncertainties available in the process of data processing and mathematical model development, application of appropriate sets of quality criteria that are guarantying high quality of intermediate and final results of data analysis. The possible uncertainties are inherent to data collecting, model constructing and forecasting procedures, and play the role of negative influence factors to the computational procedures of proposed information system. Reduction of their influence is favorable for enhancing the quality of intermediate and final results of computations. The illustrative examples of practical application of the methodology developed proving the system functionality are provided.en_US
dc.identifier.citationThe methodology for adaptive modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processes / Oleksandr Trofymchuk, Petro Bidiuk, Oleksandr Terentiev, Victoriia Klymenko // International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics". - 2024. - Vol. 69, No. 1. - P. 63-79. - https://doi.org/10.34229/1028-0979-2024-1-6en_US
dc.identifier.issn2786-6491
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34229/1028-0979-2024-1-6
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/37041
dc.language.isoen_USen_US
dc.relation.sourceInternational Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"en_US
dc.statusfirst publisheden_US
dc.subjectnonlinear nonstationary processesen_US
dc.subjectmodelingen_US
dc.subjectforecastingen_US
dc.subjectKalman filteren_US
dc.subjectgeneralized linear modelsen_US
dc.subjectarticleen_US
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk_UA
dc.subjectмоделюванняuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectфільтр Калманаuk_UA
dc.subjectузагальнені лінійні моделіuk_UA
dc.titleThe methodology for adaptive modeling and forecasting nonlinear and nonstationary processesen_US
dc.title.alternativeМетодологія адаптивного моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесівuk_UA
dc.typeArticleen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Trofymchuk_The_methodology_for_adaptive_modeling_and_forecasting_nonlinear_and_nonstationary_processes.pdf
Size:
656.16 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Науково-дослідна лабораторія "Науки про Землю"