Основы построения телекоммуникационных систем и сетей Лекция №15 «Методы прогнозирования» профессор Соколов Н.А.

Анализ временных рядов (1)
Можно выделить три группы методов прогнозирования временных рядов: наивные, усредняющие и сглаживающие. Наивный метод основан на предположении, что будущее лучше всего характеризуется последними изменениями. Метод усреднения позволяет разработать прогноз, основываясь на среднем значении прошлых наблюдений. Методы сглаживания базируются на усреднении накопленных данных при помощи набора весовых коэффициентов.
Корректный подход к оценке метода прогнозирования включает несколько этапов. Следует выделить пять важных этапов:
тщательное изучение природы исследуемого объекта или процесса для выбора адекватного метода прогнозирования;
выделение двух групп среди доступных данных – для разработки прогнозов и для проверки полученных результатов;
уточнение исходных данных с целью обнаружения ошибок;
разработка прогнозов и оценка достоверности полученных результатов;
использование (интерпретация) полученных результатов и выполнение, при необходимости, уточнения и дополнения прогнозов.

Анализ временных рядов (2)

Анализ временных рядов (3)

Анализ временных рядов (4)

Линейная регрессия (1)

Линейная регрессия (2)

Линейная регрессия (3)

Метод Бокса-Дженкинса (1)

Метод Бокса-Дженкинса (2)
Метод ARIMA основан на итеративном подходе к выбору приемлемой модели среди возможных вариантов. Такой подход позволяет избежать существенных ошибок, которые возникают вследствие случайного характера отдельных результатов наблюдений.
В настоящее время метод Бокса-Дженкинса реализован практически во всех пакетах программ, используемых для прогнозирования. Появляются модификации данного метода, позволяющие повысить точность прогностических оценок.

Управление процессом (1)
В инфокоммуникационной системе происходят заметные качественные изменения, что отражается на постановке прогностических задач, методах их решения и интерпретации полученных результатов. При постановке прогностических задач следует учитывать два важных аспекта сбора исходных данных:
в ряде случаев изменяются принципы представления привычных данных, что может привести к появлению ошибок (в частности, такая ситуация иногда возникает при оценке трафика в IP-телефонии);
для новых видов услуг необходимы данные, которые не собирались из-за отсутствия их практической ценности.
Поэтому управление процессом прогнозирования включает в себя пересмотр принципов сбора и обработки исходных данных. В целом, следует подчеркнуть, что этап сбора и обработки исходных данных очень важен для повышения точности прогнозов, а суть этих операций может часто изменяться.

Управление процессом (2)
Следующий аспект управления процессом прогнозирования заключается в точной постановке соответствующих задач с учетом технических и технологических изменений, свойственных инфокоммуникационной системе. Происходят (иногда – радикальные) изменения в соотношении стоимости отдельных компонентов технических средств. Около тридцати лет назад оперативная память стоила очень дорого. Многие работы были связаны с минимизацией необходимой памяти. Значительная часть прогнозов также была связана с требованиями к объему оперативной памяти. В настоящее время ситуация изменилась. Актуальны стали прогнозы, касающиеся наиболее дорогостоящих компонентов инфокоммуникационной системы.
Прогностические оценки все в большей мере смещаются в область экономических показателей. Это стимулирует использование междисциплинарных подходов к прогнозированию. Кроме того, для некоторых прогнозов актуализируется анализ глобальных трендов, обусловленных формированием информационного общества, интеграцией национальных экономик и им подобными факторами.