informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-393Research ArticleМАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕMATHEMATICAL MODELINGПРИМЕНЕНИЕ НЕПРОРЕЖЕННОГО ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С ПОЛИНОМИАЛЬНЫМ ТРЕНДОММиротинЕ. А.Белорусский государственный университетBelarus20102704201804(28)4856Copyright © Миротин Е.А., 20182018Миротин Е.А.Миротин Е.А.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/393

Рассматривается семейство алгоритмов, использующих непрореженное вейвлет преобразование для прогнозирования временных рядов. Предлагаются критерии выбора фильтра, приводится пример поиска фильтра, удовлетворяющего одному из критериев в частном случае полиномиального тренда.

ReferencesRenaud, O. Wavelet-Based forecasting of short and long memory time series / O. Renaud,Renaud, O. Wavelet-Based forecasting of short and long memory time series / O. Renaud,J.-L. Starck, F. Murtagh // Université de Genéve [Electronic recourse]. – Mode of access :J.-L. Starck, F. Murtagh // Université de Genéve [Electronic recourse]. – Mode of access :http://www.unige.ch/ses/metri/ cahiers/2002_04.pdf. Date of access : 20.10.2010http://www.unige.ch/ses/metri/ cahiers/2002_04.pdf. Date of access : 20.10.2010Day-Ahead Electricity Price Forecasting Using the Wavelet Transform and ARIMA Models /Day-Ahead Electricity Price Forecasting Using the Wavelet Transform and ARIMA Models /A.J. Conejo [et al.] // IEEE Transactions on Power Systems. – 2005. – Vol. 20, № 2. – P. 1035–1042.A.J. Conejo [et al.] // IEEE Transactions on Power Systems. – 2005. – Vol. 20, № 2. – P. 1035–1042.Fryzlewicz, P. Forecasting Non-stationary Time Series by Wavelet Process Modeling /Fryzlewicz, P. Forecasting Non-stationary Time Series by Wavelet Process Modeling /P. Fryzlewicz, S. Van Bellegem, R. von Sachs // Annals of the Institute of Statistical Mathematics. – 2003. – № 55. – P. 737–764.P. Fryzlewicz, S. Van Bellegem, R. von Sachs // Annals of the Institute of Statistical Mathematics. – 2003. – № 55. – P. 737–764.Aussem, A. Wavelet-Based Feature Extraction and Decomposition Strategies for FinancialAussem, A. Wavelet-Based Feature Extraction and Decomposition Strategies for FinancialForecasting / A. Aussem, J. Campbell, F. Murtagh // Journal of Computational Intelligence in France. – 1998. – № 6 (2). – P. 5–12.Forecasting / A. Aussem, J. Campbell, F. Murtagh // Journal of Computational Intelligence in France. – 1998. – № 6 (2). – P. 5–12.Craigmile, P.F. Wavelet-Based Trend Detection and Estimation / P.F. Craigmile, D.B. Percival //Craigmile, P.F. Wavelet-Based Trend Detection and Estimation / P.F. Craigmile, D.B. Percival //Encyclopedia of Environmetrics. Vol. 4 / ed. by A. H. El-Shaarawi and W.W. Piegorsch. – England : John Wiley and Sons, Ltd., 2002.Encyclopedia of Environmetrics. Vol. 4 / ed. by A. H. El-Shaarawi and W.W. Piegorsch. – England : John Wiley and Sons, Ltd., 2002.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.