ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ НОВОСТНОГО ПОТОКА ПОСРЕДСТВОМ АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ

Автор(и)

  • И. А. ЧЕРЕНКОВ Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт», Ukraine

Ключові слова:

ценовое прогнозирования, ARIMA, экспоненциальное сглаживание, ассоциативные правила.

Анотація

Рассмотрены методы краткосрочного ценового прогнозирования на примере рынка полимеров, которые могут быть применены к рынку электроэнергетики. Экспериментально подтверждено превосходство методов ценового прогнозирования на основе новостного потока посредством ассоциативных правил над регрессионными методами.

Посилання

Афанасьев В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев // М. – Инфра-М, 2010. – 320 с.

Керимов А. К. Анализ и прогнозирование временных рядов / А. К. Керимов // Издательство Российского Университета дружбы народов: М. – 2005. – 140 с.

Черенков И. А.. Автоматический поиск данных из новостей на примере рынка полимеров / И. А. Черенков // Системы обработки информации: Харьков. – 2011. – No 8. – С. 156 – 159.

Zaki M. Spade: an Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences / М. Zaki // Machine Learning.: Kluwer Academic Publishers. – 2001. – Vol. 42. – P. 31 – 60.

##submission.downloads##

Опубліковано

2012-12-20