Структурный анализ в решениях последовательных данных: Учебное пособие (Многовариантная алгоритмизация и применение сглаживающих фильтров. Теоретические основы структурного анализа), страница 52

Рисунок 4.16 – Реализация кремния в чугуне и Стохастические линии

Анализируя кривые, изображенные на этих рисунках, можно сказать следующее:

- При поиске особых точек с помощью стохастического осциллятора сигналом скорого изменения тенденции является пересечение линии D линией К. Однако, если тенденция на исходной реализации слабо выраженная, таких пересечений может быть множество.

Рисунок 4.17 – Реализация серы в чугуне и Стохастические линии

-  Поэтому учитывать нужно только пересечения Стохастических кривых при выходе их в критическую область. Если множество пересечений наблюдается в критической зоне, то наиболее информативным является последнее по времени пересечение, после которого Стохастические кривые уходят из критической области.

-  Границы критической зоны устанавливаются по тем же правилам, которые были описаны ранее.

-  Пересечение Стохастических линий происходит с некоторым опережением момента начала изменения тенденции. Это дает возможность использовать их для прогнозирования особых точек.

Рисунок 4.18 – Реализация процента семидневного межбанковского кредита и Стохастические линии

4.4 Примеры выделения особых точек с помощью

функционалов отличия

Рассмотрим примеры использования функционалов отличия при поиске особых точек на реализациях данных, о которых подробно рассказано в главе 2. В частности, на примере объема продаж торгового предприятия покажем результаты применения функционалов отличия, основанных на вычислении текущих значений характеристик F₁и F₂.

Выбор длины анализируемого отрезка m при использовании функционалов отличия осуществлялся с привлечением среднемодульного отклонения (2.56), методика выбора m приведена в главе 2.

В таблице 4.6 показаны фрагменты результатов выбора настроечного параметра на реализации объема продаж при использовании функционала Ф₁. В таблице координаты особых точек, выделенных на условно образцовой кривой, обозначены . Выделенное черным шрифтом значение СМО соответствует наилучшей длине анализируемого отрезка. Всего на условно образцовой кривой расссматриваемой реализации выделено семь особых точек. При поиске длины оптимального анализируемого отрезка m (таблица 4.6) видно, что, например, при m = 14 количество выделенных особых точек меньше, чем на условно-образцовой кривой. Кроме того, с увеличением длины отрезка m, запаздывание в распознавании особых точек увеличивается.

Таблица 4.6 – Результаты расчета СМО для различных значений m

Из анализа рисунка 4.19 видно, что локальные экстремумы на кривой функционала соответствуют выделенным особым точкам на условно-образцовой кривой.

Цифрами на графиках функционала помечены точки экстремумов на этой кривой; причем экстремальные значения функционала появляются с запаздыванием по сравнению с моментами зафиксированных особых точек на условно-образцовой кривой. Величина запаздывания тем больше, чем больше длина анализируемого участка m реализации.