Математическая модель и метод прогнозирования многосвязных нестационарных случайных процессов с локальной нерегулярностью

Abstract

Приведен двухэтапный метод построения модели многосвязных нестационарных случайных процессов с локальной нерегулярностью. На первом этапе идентифицируется модель с регулярными полиномиальными, полигармоническими и стохастическими трендами. На втором этапе методом «Гусеница»-SSA идентифицируются компоненты локальной нерегулярности содержащихся в остаточных ошибках at . Приводятся алгоритмы решение задач структурной идентификации и оценивания параметров моделей вида, алгоритмы вычисления прогнозов с заданным упреждением и доверительных границ прогнозов.