Тензорная декомпозиция и прогноз для набора временных рядов

Авторы

Сёмкин Кирилл и Вадим Стрижов

Аннотация

Обработка многомерных временных рядов связана с дополнительной сложностью моделирования связей между наблюдаемыми сигналами. Эти зависимости могут быть весьма существенными, и их игнорирование может привести к некорректным результатам анализа. В то же время их учёт делает модели сложнее, а решение связанных задач затруднительным. В данной работе предложен непараметрический метод, основанный на тензорном представлении многомерных сигналов и подходе SSA. Получен способ декомпозиции рядов, а также выведена формула и модель прогноза. Разработанная теория применяется к данным потребления электроэнергии и погоды, полученные результаты сравниваются с моделями mSSA, VAR, RNN.

Описание репозитория

• data/: данные для проведения численных экспериментов, рассмотренных в статье.

• doc/: содержит рукопись, библиографические ресурсы, презентацию.

• experiments/: содерижит вычислительные эксперименты с методами tSSA, mSSA, RNN и VAR, представленные в работе. Результаты в виде графиков также лежат здесь. Также представлены эксперименты с методом SSA на синтетических данных, не имеющих прямого отношения к статье.

• figs/: дополнительные иллюстрации, используемые в работе.

• src/: исходный код реализации методов SSA, mSSA, tSSA для декомпозиции и прогноза временных рядов. Также содержит вспомогательные модули загрузки данных и форматирования графиков.