ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ ПАРАЛЕЛЬНИХ ОБЧИСЛЕНЬ - Бойко, Антон; Марусенко, Олексій; Мєтєльов, Володимир; Овсяніков, Владислав (Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях, 2024)
Розглядається проблема ефективної обробки часових рядів з метою прогнозування, використовуючи технології розподілених обчислень у хмарному середовищі. Акцентовано увагу на адаптації сучасних підходів до аналізу часових рядів для роботи з великими обсягами даних та їх інтеграції з інфраструктурою хмарних обчислень. Особливий акцент зроблено на обробці ультра-довгих часових рядів, які відзначаються низьким сигнал-шум співвідношенням, складною структурою та довготривалими трендами. Проаналізовано широкий спектр методів прогнозування, включаючи класичні статистичні моделі, такі як авторегресійні інтегровані моделі з рухомим середнім, та сучасні підходи машинного навчання, зокрема нейронні мережі з довгою короткотривалою пам’яттю. Продемонстровано переваги використання паралельних обчислень у забезпеченні значного прискорення обробки великих обсягів даних. Зокрема, у роботі підтверджено ефективність запропонованого підходу з використанням хмарної інфраструктури Amazon Web Services, що дозволяє оптимізувати ресурси та підвищити точність прогнозування. Розроблено програмний пакет на основі технологій Apache Spark для аналізу часових рядів у розподілених середовищах. Проведено тестування продуктивності програмного забезпечення, результати якого свідчать про доцільність його використання у реальних умовах для вирішення задач прогнозування та виявлення аномалій у великих часових рядах. Зокрема, обґрунтовано застосування адаптованої авторегресійної інтегрованої моделі з рухомим середнім у поєднанні з паралельними обчисленнями для забезпечення ефективності прогнозування часових рядів. Розглянуто виклики, пов’язані із впровадженням паралельних обчислень у задачі прогнозування часових рядів, включаючи необхідність оптимізації алгоритмів та забезпечення масштабованості рішень у хмарному середовищі. Окреслено перспективи подальшого вдосконалення програмного забезпечення, зокрема шляхом впровадження адаптивних алгоритмів і розширення їх застосування у сферах кібербезпеки, фінансової аналітики, моніторингу інфраструктурних систем, а також прогнозування в економіці та промисловості. Проаналізовано результати численних обчислювальних експериментів, які довели ефективність розроблених алгоритмів у підвищенні точності прогнозів та зниженні часу обробки даних. Отримані результати формують основу для майбутніх досліджень у напрямі створення комплексних систем аналізу часових рядів, що враховують специфіку різних галузей.