Аннотация:
В работе предложена гибридная модель прогнозирования, включающая рекуррентную схему штрафного P-сплайна с адаптацией параметров на основе алгоритмов эволюционной оптимизации. В задачах краткосрочного прогнозирования, особенно в системах реального времени, актуальной является задача повышения скорости прогноза без ухудшения его качества. Высокая скорость прогнозирования в данном подходе достигается экономичной вычислительной схемой рекуррентного P-сплайна при малой глубине предыстории. А одновременная адаптация нескольких параметров P-сплайна позволяет управлять точностью прогноза.