Метод відновлення пропусків у даних на основі комбінованої моделі експоненційного згладжування

Анотація

Обробка та аналіз даних часто супроводжуються проблемою пропущених значень, що може значно впливати на точність моделей прогнозування та ухвалення рішень. Однією з основних причин виникнення пропусків у даних щодо енергоспоживання є періодичне відключення систем, що безпосередньо займаються збором та передачею інформації. Такі перебої можуть спричиняти втрату частини даних, що ускладнює їх подальшу обробку та аналіз. Тому розроблено підхід до заповнення пропущених значень, заснований на експоненційному згладжуванні з адаптивними коефіцієнтами, що визначаються за числами Фібоначчі. Такий метод дозволяє ефективно враховувати як короткострокові, так і довгострокові закономірності в даних, що сприяє більш точному відновленню втрачених значень. В даній статті розглядається метод відновлення пропущених даних на основі комбінованої моделі експоненційного згладжування, застосований до погодинних даних енергоспоживання за період 2016–2018 років. Запропонований підхід використовує регресійну модель, у якій регресорами виступають значення експоненційного ковзного середнього, визначені за допомогою коефіцієнтів згладжування та розмірів ковзного вікна, що базуються на числах Фібоначчі. Такий підхід дозволяє ефективно враховувати як нову, так і старішу інформацію, адаптуючи вагові коефіцієнти для точнішого відновлення пропущених значень. Використання чисел Фібоначчі для визначення параметрів згладжування у методі експоненційного згладжування дозволяє адаптивно враховувати як короткострокові, так і довгострокові тенденції в часових рядах. Запропонована модель відновлення даних ґрунтується на комбінованому прогнозуванні з використанням шести моделей експоненційного згладжування, параметри яких відповідають певним числам Фібоначчі.