Open AccessAPPLICATION OF DATA COMPRESSION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES TO FORECASTING OF DEMOGRAPHIC AND ECONOMIC INDICATORS OF THE NOVOSIBIRSK REGION
Author(s) -
Константин Сергеевич Чирихин
Publication year - 2019
Language(s) - English
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.25743/ict.2019.37.81.034
Subject(s) - computer science , data compression , variety (cybernetics) , compression (physics) , heuristics , implementation , data mining , code (set theory) , artificial intelligence , machine learning , materials science , set (abstract data type) , composite material , programming language , operating system
Известно, что методы сжатия данных могут успешно использоваться для прогнозирования временных рядов. Разнообразные эвристики, присутствующие в современных алгоритмах сжатия, позволяют выявлять сложные закономерности в данных. В настоящей работе мы применяем данный подход для прогнозирования основных демографических и экономических показателей Новосибирской области. При этом мы совместно используем различные программы для сжатия данных, включая модели на основе формальных грамматик. It is known, that data compression methods can be successfully used in time series forecasting. Modern data compression algorithms contain a variety of heuristics for searching of complex regularities. In this paper, we apply this approach to forecasting of the main demographic and economic indicators of the Novosibirsk region. To obtain forecasts, we combine different programs for data compression, including implementations of grammar-based codes.