Разработка и исследование комплексного метода прогнозирования временных рядов

Задача разработки методов прогнозирования временных рядов, представляющих собой упорядоченную во времени последовательность значений выбранных количественных показателей, характеризующих состояние изучаемой системы, является актуальной. На данный момент разработано большое число методов прогнозирования ВР, большинство из которых основаны на анализе количественных характеристик известных значений ВР (например, авторегрессионной модели временных рядов и ее модификация, весьма популярных сегодня в эконометрике, методов машинного обучения и т.д.). Однако примеров успешного прогнозирования динамики сложных систем существенно меньше количество известных сегодня методов прогнозирования временных рядов. Одним из подходов, который, потенциально, может решить проблему точности прогнозирования динамики сложных систем является подход Data Assimilation. Таким образом, разработка комплексных методов прогнозирования временных рядов, основанных на интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов и Data Assimilation является актуальной. Результатом проекта является научно-обоснованный метод прогнозирования временных рядов, основанный на интеграции формальных методов прогнозирования временных и метода Data Assimilation. Цель разработка и исследование комплексного метода прогнозирования временных рядов, основанного на интеграции формальных методов прогнозирования временных рядов и метода Data Assimilation. Задачи: 1. Системный анализ теоретических подходов к прогнозированию. 2. Разработка комплексного метода. 3. Программная реализация метода 4. Экспериментальная апробация.