Н. В. Белецкая, C. A. Конанов, Д. А. Петрусевич, А. В. Стояновски

Применение кригинга при прогнозировании временных процессов

В представленной работе произведено сравнение применения кригинга для моделирования и прогнозирования временных рядов со стандартными методами (ARIMA/ETS). Исторически концепция кригинга была построена в интерполяции многомерной функции в приложении к моделированию пространственного распределения полезных ископаемых и (при включении в модели времени) геологических процессов. Если отвлечься от геологической природы данных, то этот подход можно применить и к моделированию произвольной многомерной величины (постоянной или меняющейся во времени). Интерес к этому методу связан, в частности, с тем, что настраиваемая модель относится к очень простому классу — к линейной или полиномиальной регрессии. В рамках представленного исследования решаются задачи прогнозирования на некоторый промежуток времени в будущем, а также обработка удалённых значений (сконцентрированных в одном месте или разбросанных по данным ряда). Построены комбинированные модели, в которых предсказание даётся на основе взвешенного голосования нескольких моделей. При этом, каждая следующая модель обучается на остатках первой модели (например, так работает беггинг). Исследуется комбинация моделей ARIMA, ETS и кригинга.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:Кригинг, временные ряды, ARIMA, ETS