Predikce časových řad

Abstract

V předložené práci podáváme přehled metod pro modelování a predikci časových řad. Popisujeme jak dekompoziční metody a metody založené na Boxově-Jenkinsově metodologii, tak metody využívající postupů z oblasti výpočetní inteligence, především neuronové sítě. Popis metod je veden především z algoritmického hlediska -jsou uvedeny a odvozeny způsoby, jak nastavovat jejich parametry. Součástí práce je software, který umožňuje jednotlivé metody aplikovat na časové řady, experimentovat s nimi a porovnávat je.

In this present work, we provide an overview of methods for time series modelling and prediction. We describe methods based on decomposition as well as methods based on the Box-Jenkins methodology. Moreover, we also discuss methods based on the ideas from computational intelligence -mainly neural networks. Thedescription of the methods is focused on the algorithmic aspects -we derive the ways in which the parameters of the models are set. The work also contains a software, which allows the user to apply the described methods to given time series and compare them among each other.