Interval Forecasting Algorithm for Dynamic Indicators Based on Robust Probabilistic Cluster Model

Предложен алгоритм интервального прогнозирования, основанный на робастной вероятностной кластерной модели. Интервальное прогнозирование заключается в оценке прогнозных значений динамического показателя на основе вероятностей их принадлежности введённым интервалам. Динамические показатели в работе формализуются в виде временных рядов. Принимая во внимание, что при интервальном прогнозировании оценивается не само будущее значение показателя, а то, в каком интервале оно будет находиться, такое прогнозирование названо интервальным, а соответствующие вероятности интервальными. В качестве общедоступного примера динамического показателя для тестирования предлагаемого алгоритма интервального прогнозирования использовались данные по среднесуточной солнечной радиации. Эти данные были получены из открытого научного интернет-проекта «Solar Energy Services for Professionals». Для реализации предлагаемого алгоритма интервального прогнозирования использовался язык «R». Результаты испытаний подтвердили состоятельность и возможность практического применения алгоритма