Это старая запись с моего личного сайта, который будет удален в ближайшее время. За 15 лет он набрал 63К+ просмотров. Хочу его перенести сюда, чтобы он дальше набирал свои просмотры.

Рис. 1. Схема работы паровой турбины с двумя тепловыми отборами

Турбина потребляет пар высокого давления Q₀ и вырабатывает электрическую мощность P. Отпуск тепла турбиной осуществляется паром производственного отбора (П–отбор), общей мощностью Q_П, и теплофикационного отбора (Т–отбор), общей мощностью Q_Т.

Я зарегистрировалась на kaggle.com в 2015 году, но даже не помнила об этом. В апреле 2019 года перешла на Python, в октябре активировала свой профиль Kaggle и выложила два алгоритма (notebook). Для затравочки, так сказать.

Вот уже 13 лет мои разработки математических моделей посвящены электроэнергетике: процессам выработки, потребления и, главное, торговле электроэнергии на оптовом рынке. Да-да, почти во всех развитых странах функционируют оптовые рынки электричества. На Kaggle почти нет соревнований, посвященных электроэнергетике.

Предисловие

Это моя модель. Я ее придумала, программно реализовала, изучила особенности и описала. Полученное описание защитила как диссертацию по теме «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия». Разработанная модель относится к классу статистических моделей прогнозирования и строит прогноз временного ряда на основании фактических значений того же ряда. Подробнее о классификации я писала ранее. Одна из модификаций модели позволяет учитывать влияние внешних факторов на прогноз.

Файлы с реализованным примером можно скачать в архиве.

UPD 07.03.2019: Доступна обновленная версия примера для MATLAB 2015b с комментариями на английском языке.

1. Регрессионные модели прогнозирования
2. Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM)
3. Модели экспоненциального сглаживания (ES)
4. Модель по выборке максимального подобия (MMSP)
5. Модель на нейронных сетях (ANN)
6. Модель на цепях Маркова (Markov chains)
7. Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART)
8. Модель на основе генетического алгоритма (GA)
9. Модель на опорных векторах (SVM)
10. Модель на основе передаточных функций (TF)
11. Модель на нечеткой логике (FL)
12. Что еще?...

Я занимаюсь прогнозированием временных рядов уже более 5 лет. В прошлом году мною была защищена диссертация по теме «Модель прогнозирования временных рядов по выборке максимального подобия», однако вопросов после защиты осталось порядочно. Вот один из них — общая классификация методов и моделей прогнозирования.

Обычно в работах как отечественных, так и англоязычных авторы не задаются вопросом классификации методов и моделей прогнозирования, а просто их перечисляют. Но мне кажется, что на сегодняшний день данная область так разрослась и расширилась, что пусть самая общая, но классификация необходима. Ниже представлен мой собственный вариант общей классификации.

В чем разница между методом и моделью прогнозирования?

Метод прогнозирования представляет собой последовательность действий, которые нужно совершить для получения модели прогнозирования. По аналогии с кулинарией метод есть последовательность действий, согласно которой готовится блюдо — то есть сделается прогноз.

Модель прогнозирования есть функциональное представление, адекватно описывающее исследуемый процесс и являющееся основой для получения его будущих значений. В той же кулинарной аналогии модель есть список ингредиентов и их соотношение, необходимый для нашего блюда — прогноза.

Совокупность метода и модели образуют полный рецепт!