Метод прогнозування на основі усереднення поліноміальної екстраполяційної послідовності

Authors

  • Yuriy Turbal National university of water and environmental engeneering
  • Маріана Турбал Національний університет водного господарства та природокористування
  • Олександр Кубай Національний університет водного господарства та природокористування
  • Денис Смірнов Національний університет водного господарства та природокористування
  • Максим Мельничук Національний університет водного господарства та природокористування

DOI:

https://doi.org/10.31713/MCIT.2025.102

Keywords:

спостереження; прогнозування; екстраполяція; метод; сітка; алгоритм; многочлен; похибка

Abstract

У статті пропонується алгоритм, який значно розширить сферу застосування поліноміальних прогнозів. Цей алгоритм базується на процедурі побудови послідовності всіх поліноміальних прогнозів на основі відомих даних та аналізу цих прогнозів. Потім уточнений прогноз будується як середнє арифметичне певної кількості перших елементів послідовності. У статті досліджуються похибки екстраполяції та запропоновано алгоритм знаходження оптимальної кількості елементів послідовності поліноміальних прогнозів, для яких будується усереднення. Числові результати, представлені в статті, демонструють ефективність методики прогнозування на основі усереднення поліноміальних прогнозів. Зокрема, для тестових прикладів відносна похибка становила близько 2%.

Downloads

Published

2025-11-06

How to Cite

Turbal, Y., Турбал, М., Кубай, О., Смірнов, Д., & Мельничук, М. (2025). Метод прогнозування на основі усереднення поліноміальної екстраполяційної послідовності . Modeling, Control and Information Technologies, (8), 326–329. https://doi.org/10.31713/MCIT.2025.102

Issue

No. 8 (2025): Modeling, control and information technologies

Section

Mathematical, computer modeling and computational methods

License

Copyright (c) 2025 Modeling, Control and Information Technologies: Proceedings of International scientific and practical conference

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

All materials are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License, which allows others to distribute the work with attribution to the authorship of this work and the first publication in this journal.