Анализ сигналов, аудио и видео информации

Когнитивные технологии анализа многомерных временных рядов с изменяющимися свойствами

Е. А. Сирота, М. Г. Матвеев

Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия

Аннотация: В работе рассматриваются многомерные временные ряды со структурными разрывами (разладкой). Под структурным разрывом понимается ненаблюдаемое резкое изменение коэффициентов модели авторегрессии вследствие неоднородности закономерностей поведения временного ряда. Для получения индикатора изменений осуществляется переход в когнитивное пространство состояний, представленное структурированной совокупностью знаний, отображаемых нечеткими состояниями динамической системы, заданными на лингвистических шкалах. Приводится методика перехода от числового временного ряда в случайную последовательность нечетких состояний. Динамика нечетких состояний моделируется с использованием уравнения Колмогорова–Чепмена. Вычисляемый индикатор (собственный вектор переходной матрицы) позволяет сегментировать временной ряд на однородные участки и получать на этих участках модели авторегрессии с постоянными коэффициентами. Предлагается агрегирование результатов авторегрессионных моделей с постоянными коэффициентами моделью с переменными коэффициентами на основе модели Сугено. Рассматриваемый подход позволяет решать задачу моделирования временного ряда с неявными изменениями свойств и способствует повышению качества принятия решений на основе полученной модели.

Ключевые слова: многомерный временной ряд, структурный разрыв, многомерная авторегрессия с переменными коэффициентами, нечеткие цепи Маркова, нечеткое моделирование.

DOI: 10.14357/20718594250311