Применение модели клонального отбора, использующей вывод по прецедентам для прогнозирования временных рядов

Abstract

В статье предложен комбинированный метод прогнозирования временных рядов при помощи ис кусственных иммунных систем. Рассмотрена модель прогнозирования на основе модели клонального отбора и метода вывода по прецедентам (CBR). Оценка эффективности модели выполнена путем сравнительного анализа, представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующие особенности предлагаемого подхода. This paper proposes the combined method of short-term time series forecasting using artificial immune systems. A model of the prediction based on the model of clonal selection and the case based reasoning method. Was performed a comparative analysis of the effectiveness of the proposed model, the approach based on the immune network model and the traditional methods of time series prediction.