Огляд сучасних розробок прогнозування часових рядів з використанням прихованих марківських моделей

A. O. Dolgih, O. G. Baybuz

Анотація


Виконано огляд сучасних розробок у сфері використання марківських процесів до вирішення задачі прогнозування часових рядів. Розглянуто основні проблеми, які виникають у процесі використання прихованих марківських моделей (ПММ) у прогнозуванні, та алгоритми їх розв’язку. Переставлено базовий алгоритм прогнозування часових рядів з використанням ПММ. Зроблено огляд модифікацій базового алгоритму. Розглянуто коло відкритих питань у цій сфері досліджень. 


Ключові слова


прогнозування часових рядів; приховані марківські моделі; алгоритм прямого – зворотного ходу; алгоритм Вітербі; алгоритм Баума –Велша; фінансові часові ряди

Повний текст:

PDF

Посилання


Grinstead Charles M., J. Laurie Snell. Chapter 11. Markov Chains. // Introduction to Probability (Second Revised Edition) Published by Orient BlackSwan / Universities Press (2009). URL: http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/Chapter11.pdf

Jurafsky Daniel, James H. Marti. Hidden Markov Models. Speech and Language Processing. Stanford University and University of Colorado at Boulder. URL: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/9.pdf

Zhang Y. Prediction of financial time series with Hidden Markov Models. Master's thesis, The School of Computing Science, Simon Frazer University, Canada, 2004. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.136.5871&rep=rep1&type=pdf

Md. Rafiul Hassan, Baikunth Nath. Stock Market Forecasting Using Hidden Markov Model: A New Approach // Proceedings of the 2005 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA’05). Wroclaw, Poland. 2005. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.491.9959&rep=rep1&type=pdf

Bicego Manuele, Grosso Enrico, Otranto Edoardo. A Hidden Markov Model Approach to Classify and Predict the Sign of Financial Local Trends // Proceedings of the 2008 Joint IAPR International Workshop on Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition. Orlando, Florida. December 04–06, 2008. URL: https://pdfs.semanticscholar.org/6cc0/87f66de03c8a3ab8c29475c65522ef122148.pdf

Nishanth Ulhas Nair, Sreenivas T.V. Forward/Backward algorithms for joint multi pattern speech recognition. // Signal Processing Conference, 2008 16th European 25–29 Aug. 2008. URL: http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7080380/

Churbanov Alexander, Winters-Hilt Stephen. Implementing EM and Viterbi algorithms for Hidden Markov Model in linear memory // BMC Bioinformatics, Published: 30 April 2008. URL:https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-9-224

Miklós István, Meyer Irmtraud M. A linear memory algorithm for Baum-Welch training // BMC Bioinformatics. 2005. URL : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1262623/pdf/1471-2105-6-231.pdf

Pfundstein Georg. Hidden Markov Models with Generalised Emission Distribution for the Analysis of High-Dimensional, Non-Euclidean Data. Master Thesis, University of Munich, 19th December 2011. URL: https://epub.ub.uni-muenchen.de/12710/1/MA_Pfundstein.pdf

Rank Erhard, Pernkopf Franz. Hidden Markov Models. Lecture Notes Speech Communication 2, SS 2004, Signal Processing and Speech Communication Laboratory, Graz University of Technology. URL: https://www.spsc.tugraz.at/system/files/specomm04_3.pdf


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Контактна інформація:

Байбуз Олег Григорович - науковий редактор 

Тел: (056) 744-76-83

Україна, 49044, м. Дніпро, пр. Дмитра Яворницького, 35

--------------------------------------------------------------------

Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

National Library of Ukraine Vernadsky

Google Scholar

Open Academic Journals Index

Bielefeld Academic Search Engine

Open Archives

  Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.


Open Science in Ukraine - website development