моделі прогнозування, модели прогнозирования ; паралельні обчислення, параллельные вычисления ; часові ряди, временные ряды ; штучні імунні системи, ШІС, искусственные иммунные системы, ИИС ; Case Based Reasoning, CBR

Запропоновано гібридну модель на основі моделі клонального відбору, яка використовується для прогнозування викривлених часових рядів, враховує вплив зовнішніх факторів, дозволяє підвищити точність прогнозування та забезпечує отримання прогнозу в режимі реального часу. Розглянуто підходи до розпаралелювання гібридних моделей прогнозування на основі систем з загальною та індивідуальною пам'яттю. Знайдено показник для визначення застосовності імунного підходу, заснованого на моделі клонального відбору і Case Based Reasoning (CBR), який дозволяє перед вирішенням завдання короткострокового прогнозування виконувати налаштування параметрів гібридної моделі прогнозування, що дозволяє скоротити час навчання штучних імунних систем (ШІС) і зменшити розмір популяції антитіл. Визначено інструментальне середовище для аналізу імунного алгоритму і вирішення завдання короткострокового прогнозування часових рядів, що дозволяє виконувати порівняльний аналіз для оцінки ефективності запропонованих підходів.

• УДК // Прикладні системи штучного інтелекту. Інтелектуальні системи, основані на знаннях