O pewnych heurystykach dynamicznego dobierania współczynników wygładzania w algorytmach prognozy

• Autorzy: Grabowski M.

Warianty tytułu

EN

On heuristics of dynamic computation of smoothing factors in forecast computing algorithms

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Prognozy obliczane przez klasyczne algorytmy wygładzania wykładniczego zależą od przyjętych współczynników (wygładzania wartości α i wygładzania trendu β). Przyjmowane wartości tych współczynników są zazwyczaj inne dla różnych analizowanych danych i często zależą od intuicji i doświadczenia osoby eksplorującej dane. W pracy proponujemy opartą o ideę entropii heurystykę automatycznego obliczania współczynnika α przez powiązanie go z entropią błędu prognozy ostatnich n prognoz. Uważamy, że ta entropia może być przyjęta jako miara systematyczności zachowania się błędu prognozy. Zmodyfikowane wersje algorytmów wygładzania wykładniczego zostały wstępnie przetestowane na 120-stu danych. W przypadku różnych modyfikacji algorytmu podwójnego wygładzania dostajemy na danych testowych nieznacznie lepszy błąd średnio-kwadratowy prognozy (rzędu 5%-8%) i nieznacznie lepszą systematyczność zachowania się błędu prognozy. Mierzona proponowanym sposobem systematyczność błędu prognozy jest wyraźnie lepsza niż w różnych wersjach algorytmów średnich ruchomych. Uważamy, że uzyskane wyniki wstępnego eksperymentu pokazują, że idea zasługuje na dalsze poważniejsze eksperymenty, np. na szeregach czasowych próbek czasu podróży pakietu TCP w połączeniu TCP. Prezentowana idea dynamicznego obliczania współczynnika wygładzania pozwala zaproponować pewną modyfikację algorytmu klasycznej specyfikacji TCP obliczania czasu oczekiwania na potwierdzenie (ang. Retransmission Time Out).

EN

Some of the classic algorithms computing forecasts depend on accepted smoothing factors (value smoothing factor α and trend smoothing factor β). Usually, accepted values of these factors are different for different analyzed data. It happens quite often that they depend on intuition and experience of data explorer. We propose a heuristics of dynamic computation of the factor α based on entropy of some recent forecast’s errors. We think that this entropy can be used as a measure of error stability. The modified versions of algorithms have been tested on the 120 element data set. Several modifications of classic algorithms give considerably better mean forecast error (order of magnitude 5%-8%) compared with the classic versions of algorithms. The forecast error stability is clearly better than for moving mean classic algorithms. We propose also the modification of the classic TCP protocol algorithm for computing retransmission time out. The modification is based on the introduced here idea of using forecasts’ error entropy.

Słowa kluczowe

PL

współczynniki wygładzania; heurystyka doboru współczynników; algorytm klasyfikacji; TCP

EN

smoothing factors; heuristics of computation of factors; classic protocol; TCP

• Wydawca: Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
• Rocznik: 2011
• Tom: nr 5
• Strony: 13--26
• Opis fizyczny: Bibliogr. 2 poz., tab.

Twórcy

autor

Grabowski M.

• Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki

Bibliografia

• 1. Douglas Comer, Sieci komputerowe TCP/IP, Zasady, protokoły i architektura, tom 1, WNT 1998
• 2. Robert Trueblood, John Lovet, Zastosowanie języka SQL do analizy statystycznej i eksplorac danych, Wydawnictwo MIKOM 2002