Вестник УлГТУ

Cite. Anton M. Skalkin, Anton A. Romanov, Sergey V. Polevoy Investigation of time series forecasting methods based on fuzzy models // Bulletin of Ulyanovsk State Technical University 110(2), 28-34 (2025).

Abstract. For computing systems that collect metrics about their performance by the administrator, it is necessary to perform metrics prediction to perform countermeasures to maintain system fault tolerance. This paper describes the use of fuzzy time series (TS) models in forecasting based on «If-Then» rules (production models). Recent studies indicate significant benefits of using weighted fuzzy BP models, from which 5 models were selected for experimentation. The results showed that such models do an excellent job of forecasting, but only on short runs.

Keywords: time series, fuzzy logic, forecasting, linguistic labels.

Цитата. Антон Михайлович Скалкин, Антон Алексеевич Романов, Сергей Валерьевич Полевой Исследование методов прогнозирования временных рядов на основе нечётких моделей // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2025. №2. С. 28-34.

Аннотация. Для вычислительных систем, собирающих метрики о своей работе, необходимо выполнять прогнозирование показателей для проведения мероприятий по поддержанию отказоустойчивости системы, включающих перераспределение ресурсов и планирование модернизация оборудования. Описано использование нечётких моделей временных рядов (ВР) в прогнозировании на основе правил «Если-То», которые также называются продукционными моделями. Недавние исследования указывают на значительные преимущества использования взвешенных нечётких моделей ВР, из которых были выбраны 5 моделей для проведения экспериментов. Результаты показали, что подобные модели отлично справляются с прогнозированием, но только на коротких отрезках.

Ключевые слова: временные ряды, нечёткая логика, прогнозирование, лингвистические метки. 

doi: 10.61527/1684-7016-2025-2-28-34