On Short-Term Forecasting of Time Series Based on Subband Representations

Authors

  • Evgeniy G. Zhilyakov Belgorod State National Research University
  • Diana I. Gaivoronskaya Belgorod State National Research University
  • Ekaterina I. Prokhorenko Belgorod State National Research University
  • Tatiana N. Balabanova Belgorod State National Research University

DOI:

https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-2-402-412

Keywords:

time series, short-term forecast, extrapolation, subband representations

Abstract

An important task of short-term forecasting of time series values based on prehistory (extrapolation) is considered without a priori setting the ratios that determine the dependence of future values on previous observations. It is shown that such an extrapolation can be based on the concept of the energy part of a time series segment corresponding to a certain subband of the domain of definition of the Fourier transform (subband representation). The relations for calculating the forecast are obtained and the conditions under which it will be error-free are determined. Estimates are given for the standard deviations of the future value estimation in the presence of random measurement errors in the form of white noise.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Evgeniy G. Zhilyakov, Belgorod State National Research University

Doctor of Technical Sciences, Professor, Professor of the Department of Information and Telecommunication Systems and Technologies, Belgorod State National Research University, Belgorod, Russia

Diana I. Gaivoronskaya, Belgorod State National Research University

Candidare of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information and Telecommunication Systems and Technologies, Belgorod State National Research University, Belgorod, Russia

Ekaterina I. Prokhorenko, Belgorod State National Research University

Candidare of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information and Telecommunication Systems and Technologies, Belgorod State National Research University, Belgorod, Russia

Tatiana N. Balabanova, Belgorod State National Research University

Candidare of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information and Telecommunication Systems and Technologies, Belgorod State National Research University, Belgorod, Russia

References

Марпл С.Л.(мл.). 1990. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир,

Уоткинс Д.С. 2009. Основы матричных вычислений: пер. со второго англ. изд. Уоткинс Д.С.; пер. с англ. Кондрашов В.Е., Королев С.Б. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 664 с.

Галяндина Н.Э. 2004. Метод «гусеница» – SSA: прогноз временных рядов. С.-Петербургский государственный университет.

Бокс Дж., Дженкинс Г. 1976. Анализ временных рядов: прогноз и управление М.: Мир. Вып. 1. 1974. 406 с.

Андерсон, Теодор Вибурн. Статистический анализ временных рядов: пер. с англ. И.Г. Журбенко и В.П. Носко; под ред. Ю.К. Беляева. Москва: Мир, 755 с.

Кашьяп Р.Л. 1983. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным: пер. с англ. Т. И. Дубенко и др. Москва: Наука, 383 с.

Сейдж Э., Мелс Дж. 1976. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении: пер. с англ. под ред. проф. Б.Р. Левина. 495 с.

Кузьмин С.З. 1986. Основы проектирования систем цифровой обработки радиолокационной информации. М.: Радио и связь, 352 с.

Коновалов А.А. 2014. Основы траекторной обработки радиолокационной информации. С.-Петербург, изд-во СПб ЭТУ «ЛЭТИ», 179 с.

Тьюки Д.У. 1981. Анализ результатов наблюдений: разведочный анализ: пер. с англ. А.Ф. Кушнира [и др.] Москва: Мир, 693 с.

Жиляков Е.Г. 2015. Оптимальные субполосные методы анализа и синтеза сигналов конечной длительности. Автомат. и телемех., №4: 52–66.

Жиляков Е.Г. 2017. Построение трендов отрезков временных рядов. Автомат. и телемех., № 3: 80–95.


Abstract views: 3

Share

Published

2024-06-30

How to Cite

Zhilyakov, E. G., Gaivoronskaya, D. I., Prokhorenko, E. I., & Balabanova, T. N. (2024). On Short-Term Forecasting of Time Series Based on Subband Representations. Economics. Information Technologies, 51(2), 402-412. https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-2-402-412

Issue

Section

COMPUTER SIMULATION HISTORY

Most read articles by the same author(s)