title: Development of a prototype system for determining a trend in a time series
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Панков Викентий Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Pankov Vikentij Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Нафикова Лиана Ирековна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nafikova Liana Irekovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Граничин Олег Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Granicin Oleg Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:50Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086948
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46300
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена определению тренда и выделения моментов изменения тренда во
  временных рядах. Обнаружение моментов изменения тренда является критически
  важной задачей в различных областях, таких как, например, финансы, медицина и
  промышленность. В условиях динамично меняющегося мира эта задача приобретает
  особую актуальность, поскольку позволяет оперативно реагировать на существенные
  изменения и адаптировать стратегии действий даже при малом числе входных
  данных.
  
  В работе рассмотрены различные алгоритмы для предсказаний, определения трендов
  во временных рядах: метод Хольта, фильтр Калмана, ARIMA, линейная регрессия и
  метод знако-возмущенных сумм. Разработан прототип системы, который позволяет
  обрабатывать готовые датасеты, генерировать данные, проверять работу алгоритмов
  при разных параметрах и сохранять результаты. Реализованы режим работы
  скользящего окна, построение доверительных интервалов, реализован механизм
  обнаружения моментов изменения тренда.
  
  В экспериментах проведено сравнение данных работы алгоритмов с
  наборами данных разной длины. Показано, что лучшей среди представленных
  моделей предсказания и определения тренда является модель ARIMA, а алгоритмом,
  с которым система быстрее всего обнаруживает изменения в тренде, - метод
  знаковозмущённых сумм.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work is dedicated to trend detection and identifying moments of trend changes in time series. Detecting moments of trend change is a critically important task in various fields such as finance, medicine, and industry. In a dynamically changing world, this task is particularly relevant as it enables rapid response to significant changes and adaptation of action strategies even with a small number of input data.
  The study examines various algorithms for predicting and detecting trends in time series, including the Holt method, Kalman filter, ARIMA, linear regression, and the method of sign-perturbed sums (SPS). A prototype system has been developed that allows processing of ready-made datasets, generating data, testing algorithm performance with different parameters, and saving results. Implementations include a sliding window mode, construction of confidence intervals, and a mechanism for detecting moments of trend change.
  Experiments compared the performance of these algorithms on datasets of different lengths. The results showed that the ARIMA model is the best for trend prediction and detection, while the method of sign-perturbed sums is the fastest in detecting trend changes.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Предсказательная аналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тренды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: методы прогнозирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Predictive analytics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: trends
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of a prototype system for determining a trend in a time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка прототипа системы определения тренда во временном ряде
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Nafikova_Liana.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46300/2/Nafikova_Liana.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 700,83 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Nafikova_Liana.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46300/3/reviewSV_Otzyv_Nafikova_Liana.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 129,52 kB
resources.filename: reviewSV_st086948_Nafikova_Liana_Irekovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46300/4/reviewSV_st086948_Nafikova_Liana_Irekovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,95 kB