Прогнозування часових рядів за допомогою їхньої сегментації на основі аналізу вейвлет-скалограм

Abstract

Представлено методологічний підхід при розробці моделі прогнозуван­ня часових рядів, який полягає у застосуванні властивостей частотно-впорядкованих енергій коефіцієнтів ортогонального аналізу за рів­нями вейвлет-декомпозиції для виявлення довготривалих трендів, се­зонних і шумових компонент. У подальшому проводиться сегментування результатів вейвлет-декомпозиції часового ряду і прогнозування кожного сегмента окремо.

Представлен методологический подход при разработке модели прогнозирования временных рядов, который заключается в применении свойств частотно-упорядоченных энергий коэффициентов ортогонального анализа по уровням вейвлет-декомпозиции для выявления долговременных трендов, сезонных и шумовых компонент. В дальнейшем производится сегментация результатов вейвлет-декомпозиции временного ряда и прогнозирование каждого сегмента отдельно.

It is presented a methodological approach in developing models predicting time series which is in application of the properties of frequency-ordered energy coefficients of orthogonal analysis of the levels of wavelet decomposition for to identify long-term trends, seasonal and noise components. Then, it is performed a segmentation of the results of wavelet decomposition of the time series and forecast of each segment separately.