Конструктивно-продукційне моделювання детермінованих часових рядів з фрактальними властивостями
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро
Abstract
UKR: Це дослідження представляє використання конструктивно-синтезуючого моделювання для детермінованого фрактального прогнозування часових рядів шляхом пошуку відповідної моделі. Конструктивно-синтезуюче моделювання вже успішно використовувалося для генерації різноманітних часових рядів з використанням L-системи та нормального розподілу. Основною метою цього дослідження є протилежний процес – знайти модель, яка пов’язана із заданими значеннями. Розроблено композитний конструктор, який складається з чотирьох взаємопов’язаних конструкторів, які виконують дії від генерації часового ряду до пошуку відповідної моделі за допомогою генетичного алгоритму. Програмне рішення розроблено для досягнення автоматизації процесу тестування. Існує чотири основних етапи експериментів з різною складністю моделей часових рядів, починаючи з одного правила з чотирма символами в правій частині і закінчуючи правилами від одного до трьох з чотирма-десятьма символами в правій частині та складна аксіома. Практичне застосування цього рішення потребує подальшого вивчення з використанням стохастичних реальних часових рядів.
ENG: This study represents the usage of the constructive-synthesizing modeling for deterministic fractal time series forecasting by finding the appropriate model. The constructive-synthesizing modeling was already successfully used for generation various time series using L-system and normal distribution. The main purpose of this research is the opposite process – find the model, which is related to the given values. The composite constructor has been developed and it consists of four interconnected constructors, which are performing actions from generating the time series to finding a corresponding model using genetic algorithm. The software solution has been developed to achieve the automatization of the testing process. There are four main stages of the experiments with different complexity of the time series models, starting with one-rule with four characters in the right part and ending with one-to-three rules with four-to-ten characters in the right part and complex axiom. The practical application of this solution is requiring further studying with using stochastic real-life time series.
ENG: This study represents the usage of the constructive-synthesizing modeling for deterministic fractal time series forecasting by finding the appropriate model. The constructive-synthesizing modeling was already successfully used for generation various time series using L-system and normal distribution. The main purpose of this research is the opposite process – find the model, which is related to the given values. The composite constructor has been developed and it consists of four interconnected constructors, which are performing actions from generating the time series to finding a corresponding model using genetic algorithm. The software solution has been developed to achieve the automatization of the testing process. There are four main stages of the experiments with different complexity of the time series models, starting with one-rule with four characters in the right part and ending with one-to-three rules with four-to-ten characters in the right part and complex axiom. The practical application of this solution is requiring further studying with using stochastic real-life time series.
Description
В. Шинкаренко: ORCID 0000-0001-8738-7225
Keywords
L-система, конструктивно-синтезуюче моделювання, фрактал, правила підстановки часових рядів, генетичний алгоритм, L-system, constructive-synthesizing modeling, fractal, time series substitution rules, genetic algorithm, КІТ
Citation
Шинкаренко В. І., Жадан А. А. Конструктивно-продукційне моделювання детермінованих часових рядів з фрактальними властивостями. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2023 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 22 березня 2023 р.). Дніпро, 2023. C. 222–226. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2023.01.060.