 |
|
||||||||
|
|||||||||
 |
|
ТерминыА | Б | В | Г | Д | Е | Ж | З | И | К | Л | М | Н | О | П | Р | С | Т | У | Ф | Ц | Э | Ю | ЯПараметр адаптации —значение коэффициента, характеризующего «силу реакции» адаптивной модели на текущую ошибку прогноза, то есть на изменение в динамике исследуемого временного ряда. Значение этого параметра обычно лежит между 0 и 1. Выбор наилучшего Параметр адаптации осуществляется методом проб различных значений на ретроспективном (прошлом) статистическом материале и использованием значения, приводящего к наименьшей сумме квадратов ошибок прогнозов. Например, для процедуры экспоненциального сглаживания: St =β St-1+ α x t= St–1 + α (xt – St-1)= St-1 + α et, где St — экспоненциальная средняя в момент t, которая в простейшей адаптивной модели принимается как прогноз значения будущего члена ряд xt; α — параметр адаптации, постоянная сглаживания, α = const, 0< α <1; α =1– β е t — ошибка прогнозирования на один шаг. Модели адаптивные могут содержать переменные параметра адаптации, регулирование которых во времени определяется тем или иным встроенным в модель алгоритмом. В модели может быть несколько параметров адаптации. |
|
