ivdon3@bk.ru
В настоящей статье приводятся результаты исследования эффективности подходов применительно к прогнозированию поведения параметров газораспределительных сетей (ГС) с учетом реальных данных, собираемых в процессе их непрерывного контроля, представляющих собой интервальные временные ряды (ИВР). Обосновывается необходимость учета случаев наличия сезонности в ИВР, вызванной периодическими колебаниями уровня соответствующей величины, которая характерна для параметров многих систем и объектов. Выполняется сравнительный анализ эффективности специальной интервальной модификации экспоненциальной модели, нейросетевых и гибридных моделей прогнозирования применительно к ИВР с сезонностью, отмечаются их достоинства и недостатки.
Ключевые слова: интервальный временной ряд, модель на базе экспоненциального сглаживания, нейросетевая модель, долгосрочная краткосрочная память, гибридная модель
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям) , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ