Basic minimum stack of experiments in time series forecasting with ARIMA model; Proceedings of SPIE; Vol. 13217 : Digital Technologies, Optics, and Materials Science (DTIEE 2024)

Basic minimum stack of experiments in time series forecasting with ARIMA model; Proceedings of SPIE; Vol. 13217 : Digital Technologies, Optics, and Materials Science (DTIEE 2024)

Bibliografiset tiedot
Parent link:	Proceedings of SPIE.— .— Bellingham: SPIE Vol. 13217 : Digital Technologies, Optics, and Materials Science (DTIEE 2024).— 2024.— Article number 132170L, 6 p.
Päätekijä:	Botygin I. A. Igor Aleksandrovich
Muut tekijät:	Sherstnev V. S. Vladislav Stanislavovich, Sherstneva A. I. Anna Igorevna
Yhteenveto:	Title screen A scheme and a basic set of software experiments for time series forecasting using an integrated autoregressive-moving average model (Box-Jenkins model) are presented. The model is based on the assumption that there is some relationship between neighboring values of a time series. In particular, the hypothesis is accepted that the time series contains three components: autoregressive, integrated and moving average. The application of the ARIMA model for forecasting time series using the statistical modelling language R - from the stage of data loading and preprocessing to the prediction of future values - is presented Текстовый файл AM_Agreement
Kieli:	englanti
Julkaistu:	2024
Aiheet:	time series the ARIMA model statistical modeling language R dynamic processes forecasting электронный ресурс труды учёных ТПУ
Linkit:	https://doi.org/10.1117/12.3035836
Aineistotyyppi:	Elektroninen Kirjan osa
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=680011

Samankaltaisia teoksia

Modeling Support and Resistance Zones in Financial Time Series with Stochastic and Volume-Weighted Methods; Contemporary Mathematics; Vol. 6, iss. 6
Julkaistu: (2025)

Time series forecasting with multilayer perceptrons; Proceedings of SPIE; Vol. 12780 : Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics
Julkaistu: (2023)

Methods of operational planning of the deliveries on the power energy wholesale market of Russia; 49th International Universities' Power Engineering Conference (UPEC), 2-5 Sept. 2014, Cluj-Napoca, Romania
Tekijä: Rusina A. G. Anastasiya Georgievna
Julkaistu: (2014)

Advance artificial time series forecasting model for oil production using neuro fuzzy-based slime mould algorithm; Journal of Petroleum Exploration and Production; Vol. 12, iss. 2
Julkaistu: (2022)

Methods of Forecasting Electric Energy Consumption: A Literature Review; Energies; Vol. 15, iss. 23
Julkaistu: (2022)

An improved pre-forecasting analysis of electrical loads of pumping station; Resource-Efficient Technologies; No 4
Tekijä: Voloshko A. V. Anatolii
Julkaistu: (2019)

Statistical Modeling and Forecasting of Operational Reliability of Induction Motors of Mining Dump Trucks; Mathematics; Vol. 14, iss. 4
Julkaistu: (2026)

Analysis of a Predictive Mathematical Model of Weather Changes Based on Neural Networks; Mathematics; Vol. 12, iss. 3
Julkaistu: (2024)

Energy Trading and Risk Management Commentary on Arbitrage, Risk Measurement, and Hedging Strategy /
Tekijä: Nakajima, Tadahiro, et al.
Julkaistu: (2022)

Гидродинамическая модель нефтяного месторождения: создание, адаптация, прогноз; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 3, №1
Tekijä: Жук А. М. Алексей Михайлович
Julkaistu: (2025)

Разработка торговой стратегии на основе прогнозирования ценового движения с использованием GARCH-модели и оптимизации через LSTM; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Tekijä: Шарков П. В.
Julkaistu: (2025)

Автоматическая система мета-обучения с поддержкой выбора оптимального алгоритма решения задачи и вычисления оптимальных параметров его функционирования; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
Tekijä: Орлов А. А. Андрей Александрович
Julkaistu: (2014)

Development of a Neural Network for a Digital Twin of Three-Winding Transformer; Problems of Informatics, Electronics and Radio Engineering (PIERE)
Julkaistu: (2024)

Modelling of Reliability Indicators of a Mining Plant; Mathematics; Vol. 12, iss. 18
Julkaistu: (2024)

Построение модели Васичека для прогнозирования ключевой процентной ставки Центрального банка Российской Федерации; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Tekijä: Дубинина Е. Е.
Julkaistu: (2025)

Development of a Mathematical Model of Operation Reliability of Mine Hoisting Plants; Mathematics; Vol. 12, iss. 12
Julkaistu: (2024)

Mathematical Logic Model for Analysing the Controllability of Mining Equipment; Mathematics; Vol. 12, iss. 11
Julkaistu: (2024)

Modified Interactive Algorithm Based on Runge Kutta Optimizer for Photovoltaic Modeling: Justification Under Partial Shading and Varied Temperature Conditions; IEEE Access; Vol. 10
Julkaistu: (2022)

Modeling Wind Speed Based on Fractional Ornstein-Uhlenbeck Process; Energies; Vol. 14, iss. 17
Julkaistu: (2021)

О рациональной размерности базиса регрессионной модели для задачи адаптивного краткосрочного прогнозирования состояния дискретной нестационарной динамической системы; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 334, № 11
Julkaistu: (2023)

Evaporation of an R114/R21 falling liquid film: Experimental studies and modelling; International Communications in Heat and Mass Transfer; Vol. 151
Julkaistu: (2024)

Математическое моделирование солнечной радиации с использованием многолетних метеорологических рядов, находящихся в открытом доступе; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 328, № 6
Tekijä: Карамов Д. Н. Дмитрий Николаевич
Julkaistu: (2017)

Настройка модели пласта методом материального баланса в программном обеспечении MBAL. Настройка интегрированной модели в GAP; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 2
Julkaistu: (2024)

Разработка специализированного программного комплекса для нейросетевого прогноза паводковых вод; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 334, № 5
Julkaistu: (2023)

Solving Some Problems of Predictive Analytics for Time Series Data; Lecture Notes in Networks and Systems; Vol. 501 : Software Engineering Perspectives in Systems
Tekijä: Botygin I. A. Igor Aleksandrovich
Julkaistu: (2022)

Increasing the economic efficiency of gasoline production: Reducing the quality giveaway and simulation of catalytic cracking and compounding; Fuel Processing Technology; Vol. 196
Julkaistu: (2019)

Прогнозирование котировок акций ПАО «НК «Лукойл» на основе полиномиальных моделей тенденции; Векторы благополучия: экономика и социум; Т. 52, № 4
Tekijä: Теньковская Л. И. Людмила Игоревна
Julkaistu: (2024)

Применение системной динамики в моделировании тенденций общественного поведения на примере создания модели реакции населения на предвыборные кампании представителей политической власти; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 6 : Социально-гуманитарные технологии
Tekijä: Яровый А. В. Артем Владимирович
Julkaistu: (2014)

Информационно-аналитическая система для мониторинга и оценки финансового состояния предприятий с целью прогнозирования и стратегического планирования развития региона; Инновационные технологии в машиностроении
Tekijä: Телипенко Е. В. Елена Викторовна
Julkaistu: (2019)

Краткосрочный прогноз бокового притока воды в водохранилище Богучанской ГЭС; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 327, № 5
Tekijä: Бураков Д. А. Дмитрий Анатольевич
Julkaistu: (2016)

GIS-technologies and mathematical simulation to predict lightning-caused forest fire danger; Radio Electronics, Computer Science, Control; No. 1
Tekijä: Baranovskiy N. V. Nikolay Viktorovich
Julkaistu: (2018)

Внедрение альтернативной методологии адаптации гидродинамических моделей для повышения эффективности оценки проектного фонда бурения; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 11
Tekijä: Буланов Н. С. Никита Сергеевич
Julkaistu: (2025)

Моделирование и прогнозирование производства нефтепродуктов с учетом сезонности на основе авторегрессионных моделей; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 331, № 5
Tekijä: Тугашова Л. Г. Лариса Геннадьевна
Julkaistu: (2020)

Методика прогноза дождевых паводков в бассейне Верхнего Амура (на примере р. Онон); Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 327, № 11
Tekijä: Лариошкин В. В. Виктор Викторович
Julkaistu: (2016)

Intelligent Methods of Operational Response to Accidents in Urban Water Supply Systems Based on LSTM Neural Network Models; Smart Cities; Vol. 8, iss. 2
Julkaistu: (2025)

Методика учета различных источников определения проницаемости пластов в условиях недостатка геолого-промысловой информации; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 332, № 7
Tekijä: Курганов Д. В. Дмитрий Владимирович
Julkaistu: (2021)

Математические методы и информационные технологии в научных исследованиях учебное пособие
Tekijä: Бабёнышев С. В.
Julkaistu: (Железногорск, СПСА, 2018)

Оптимизация параметров гибридного алгоритма прогнозирования с использованием ансамбля моделей в режиме реального времени; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 4
Julkaistu: (2024)

Модель скорости ветра на основе дробного стохастического процесса; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 332, № 5
Tekijä: Давыдов Д. Ю. Денис Юрьевич
Julkaistu: (2021)

Глубинные источники теплогенерации и региональный прогноз нефтегазоносности Томской области; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 328, № 5
Tekijä: Петрищевский А. М. Александр Митрофанович
Julkaistu: (2017)