Method of optimal linear extrapolation of vector random sequences with full consideration of correlation connections for each component

Abstract

The work is devoted to solving important scientific and technical problems of formation of the optimal method of mean-square linear extrapolation implementations of vector random sequences of any number of known values used for the forecast. The resulting method, in contrast to existing solutions prediction problem, take full account of a priori information about the target sequence for each component. Forecast model is synthesized based on the linear vector of the canonical decomposition of the random sequences. The formula for determining the mean square error of extrapolation, which allows us to estimate the accuracy of solving the problem of the prediction by the proposed method for some fixed number of known values and components of the vector sequence. The paper also shows a block-diagram of an algorithm for determining the parameters of the proposed method.

Робота присвячена вирішенню важливих науково-технічних завдань формування оптимального методу середньоквадратичних лінійних екстраполяціонних реалізацій векторних випадкових послідовностей будь- якого числа відомих значень, використовуваних для прогнозу. Отриманий метод, на відміну від проблеми прогнозування існуючих рішень, повністю враховує апріорну інформацію про цільову послідовності для кожного компонента. Прогнозна модель синтезується на основі лінійного вектора канонічного розкладання випадкових послідовностей. Формула для визначення середньоквадратичної помилки екстраполяції, яка дозволяє оцінити точність рішення задачі прогнозування запропонованим методом для деякого фіксованого числа відомих значень і компонент векторної послідовності. У роботі також показана блок-схема алгоритму для визначення параметрів запропонованого методу.