Development and Research of the Time Series Prediction Method Based on Finite State Automaton

Ulyana Pavlova, Anton Rakitskiy

Результат исследования: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийстатья в сборнике материалов конференциинаучнаярецензирование

Аннотация

In this article, we explore the possibility of using deterministic finite state machines to forecast real time series. The proposed method is based on a ten-headed automaton that allows recognizing multilinear sequences. This machine has been redesigned, modified, and implemented taking into account the time series. Theoretically, the resulting automaton takes into account the appearance of deviations in the data and assumes adaptation when the pattern changes. In addition to modification, the authors considered the possibility of machine failure by other forecasting methods (for example, forecasting methods based on archivers). The article briefly describes the basic version of the machine, as well as all applied modifications with the justification for their use. Each modification of the automaton is examined both on sequences similar to a multilinear pattern and on data of stochastic origin. In addition, the article presents the results of applying the proposed implementations for forecasting dollar exchange rates.

Язык оригиналаанглийский
Название основной публикацииProceedings - 2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2021
ИздательInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Страницы305-307
Число страниц3
ISBN (электронное издание)9781728176918
DOI
СостояниеОпубликовано - 13 мая 2021
Событие2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2021 - Yekaterinburg, Российская Федерация
Продолжительность: 13 мая 202114 мая 2021

Серия публикаций

НазваниеProceedings - 2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2021

Конференция

Конференция2021 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology, USBEREIT 2021
СтранаРоссийская Федерация
ГородYekaterinburg
Период13.05.202114.05.2021

Предметные области OECD FOS+WOS

  • 1.02 КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ НАУКИ
  • 2.06.IG ИНЖЕНЕРИЯ, БИОМЕДИЦИНСКАЯ
  • 2.02.IQ ИНЖЕНЕРИЯ, ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ И ЭЛЕКТРОННАЯ

Fingerprint

Подробные сведения о темах исследования «Development and Research of the Time Series Prediction Method Based on Finite State Automaton». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать