Огляд сучасних розробок прогнозування часових рядів з використанням прихованих марківських моделей
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
Повний текст:
PDFПосилання
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
DOI: http://dx.doi.org/10.15421/431708
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.
Контактна інформація:
Байбуз Олег Григорович - відповідальний редактор
Тел: (056) 766-49-52
Mail: olegbaybuz68@gmail.com
Україна, 49010, м. Дніпро, пр. Гагаріна, 72
--------------------------------------------------------------------
Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара
National Library of Ukraine Vernadsky
Bielefeld Academic Search Engine
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.