 |
|
||||||||
|
|||||||||
 |
|
Модели адаптивные комбинированныекомбинирование, объединение нескольких адаптивных моделей. Модели адаптивные комбинированные предполагают формирование базового набора наиболее перспективных моделей с относительно простой структурой. На каждом временном шаге по этим моделям рассчитываются пробные прогнозы, которые затем сравниваются с реальными наблюдениями. Можно выделить два класса комбинированных моделей — селективные и гибридные модели. В селективной модели ошибки прогнозов используются для формирования адаптивного критерия, позволяющего выбирать из базового набора моделей в текущий момент времени наилучшую и по ней и получать реальный прогноз. Таким образом, этот подход предполагает последовательное переключение с одной модели на другую, то есть имеет место адаптация не только параметров, но и самой структуры модели. В гибридной модели проводится объединение прогнозов, полученных по моделям, входящим в базовый набор. Объединение прогнозов может осуществляться с различными весами в зависимости от точности или надежности прогнозов. В адаптивных моделях эти веса также могут иметь адаптивный характер и меняться на каждом временном шаге в соответствии с новыми данными о возрастании или снижении точности прогнозов по соответствующему методу или модели. Объединение прогнозов целесообразно осуществлять тогда, когда нет веских аргументов в пользу какого-либо одного метода прогнозирования. При этом ставится задача избежать наибольшей ошибки прогноза. |
|
