Библиографическое описание:ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ : доклад, тезисы доклада / М. Б. Хамраев. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : Сборник материалов XI Международной научно-практической конференции, посвященной Дню космонавтики и 10-летию науки и технологий. В 3-х томах. - Красноярск, 2025. - С. 128-130.
Аннотация:В статье рассматриваются актуальные проблемы прогнозирования временных рядов, включая обработку нестационарных данных и учет нелинейных зависимостей. Объектом исследования выступают современные методы анализа временных рядов: ARIMA, экспоненциальное сглаживание, нейронные сети и гибридные подходы. Проанализирован достигнутый уровень исследований, включая новейшие разработки в области машинного обучения. Выделена новизна применения комбинированных методов и их практическая значимость в экономике, метеорологии и других областях.
The article examines current challenges in time series forecasting, including handling non- stationary data and accounting for nonlinear dependencies. The object of study is modern time series analysis methods, such as ARIMA, exponential smoothing, neural networks, and hybrid approaches. The current state of research is analyzed, including recent advancements in machine learning. The novelty of applying combined methods and their practical significance in economics, meteorology, and other fields are highlighted.
