НОВОСИБИРСК, 25 сентября. /ТАСС/. Алгоритм для быстрого и точного прогнозирования временных рядов, таких как курсы валют, прогноз погоды и других процессов разработали в подведомственном Минцифры Сибирском государственном университете телекоммуникаций и информатики (СибГУТИ). Алгоритм способен работать в онлайн-режиме и сходу считывать большие объемы данных, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
Временной ряд — это любая последовательность событий, распределенных во времени. С помощью анализа временных рядов делаются прогнозы курсов валют, метеорологических данных, стоимости акций, объемов потребления определенных товаров или услуг, распределения трафика на дорогах и многого другого.
«Этот алгоритм позволяет реализовать метод прогнозирования временных рядов таким образом, что его трудоемкость достигает максимально возможной эффективности. Он может работать в онлайн-режиме, огромные данные считывать сходу, обрабатывать и сразу же выдавать прогнозы с огромной скоростью», — приводит пресс-служба слова создателя алгоритма, доцента кафедры прикладной математики и кибернетики СибГУТИ Антона Ракитского.
Он пояснил, что ранее высокоточный и быстрый метод прогнозирования временных рядов был предложен математиком Борисом Рябко, однако он считается очень трудоемким и требующим сложных математических вычислений. Созданный в СибГУТИ алгоритм позволит эффективно реализовать метод прогнозирования с максимально возможной точностью и скоростью. Его можно применять для анализа любых последовательностей.
Сейчас команда ученых работает над созданием библиотеки алгоритмов и методов для анализа временных рядов. «Это набор разных методов, эффективно реализованных, оптимизированных, которые позволяют прогнозировать временные ряды. У нас есть уже методы для считывания, для предварительной обработки и подготовки данных, для переключения между алфавитами и прочими вещами», — сказал Ракитский.
В частности, эту библиотеку смогут использовать разработчики при написании программного обеспечения для анализа определенных временных рядов и решения задач определенной компании или ведомства.
Применение алгоритма
В следующем году планируется начать работу по улучшению прогноза потребления газа для индустриального партнера университета — компании «Газпром межрегионгаз Новосибирск». Задача ученых — снизить процент погрешности прогнозирования с 10% до 3%.
В пресс-службе отметили, что это важная задача, так как правильное управление запасами газа в единой системе газоснабжения зависит от точности прогнозов потребления. Команда планирует создать модель, которая будет давать точные прогнозы потребления газа для различных категорий пользователей.
Партнерство между «Газпром межрегионгаз Новосибирск» и СибГУТИ обусловлено ростом внедрения российских ИТ-решений в топливно-энергетическом секторе и осуществляется в рамках программы «Приоритет-2030», добавили в вузе.
Автор публикации
Вы должны авторизоваться чтобы опубликовать комментарий.