http://docs.gtlab.pro/index.php?action=history&feed=atom&title=Gtld_simpleAR1 2026-09-09T10:28:57Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.40.0 http://docs.gtlab.pro/index.php?title=Gtld_simpleAR1&diff=1380&oldid=prev 2026-08-28T01:26:35Z

<p>Новая страница: «== Краткое описание == Функция предназначена для формирования трендов. &lt;p style=&quot;color: red&gt;Cодержание функции может дополняться!&lt;/p&gt; == Синтаксис == Стандартная конструкция выглядит таким образом: &lt;pre style=&quot;color: purple&gt; let __ar1 = simpleAR1(data, phi, steps = 3); &lt;/pre&gt; == Аргументы == :&lt;code style=&quot;co...»</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>== Краткое описание ==<br /> Функция предназначена для формирования трендов. <br /> &lt;p style=&quot;color: red&gt;Cодержание функции может дополняться!&lt;/p&gt;<br /> <br /> == Синтаксис ==<br /> Стандартная конструкция выглядит таким образом:<br /> &lt;pre style=&quot;color: purple&gt;<br /> let __ar1 = simpleAR1(data, phi, steps = 3);<br /> &lt;/pre&gt;<br /> <br /> == Аргументы ==<br /> :&lt;code style=&quot;color: purple&gt;data&lt;/code&gt; - исходный массив данных;<br /> :&lt;code style=&quot;color: purple&gt;phi&lt;/code&gt; - коэффициент авторегрессии;<br /> :&lt;code style=&quot;color: purple&gt;forecastSteps &lt;/code&gt; - количество точек прогноза;<br /> <br /> == Содержание функции ==<br /> &lt;pre&gt;<br /> // Протсая ARIMA-модель (авторегрессия — интегрированное скользящее среднее)<br /> /*<br /> Коэффициент авторегрессии Ф подбирается &quot;на глаз&quot;<br /> Ф=0: вибрация почти случайна, мало зависит от предыдущих значений.<br /> 0&lt;Ф&lt;1: положительная автокорреляция — рост/падение вибрации имеет инерцию (типично для износа оборудования).<br /> Ф=1: процесс близок к случайному блужданию (возможна нестационарность).<br /> Ф&lt;0: отрицательная автокорреляция (редкий случай для вибрации).<br /> <br /> Как влияет на прогноз<br /> Значение Ф напрямую определяет динамику прогноза:<br /> Большие значения (0.8–0.9): прогноз плавно продолжает тренд с умеренным ростом/падением.<br /> Малые значения (0.1–0.3): прогноз быстро «затухает» к среднему уровню.<br /> Отрицательные значения: прогноз будет осциллировать (чередовать рост и падение).<br /> */<br /> function simpleAR1(data, phi, steps = 3) {<br /> const n = data.length;<br /> if (n === 0) return [];<br /> <br /> // Оцениваем среднее значение ряда<br /> const mean = data.reduce((sum, val) =&gt; sum + val, 0) / n;<br /> <br /> const result = [...data];<br /> // Центрируем последнее значение<br /> let lastDeviation = data[n - 1] - mean;<br /> <br /> for (let i = 0; i &lt; steps; i++) {<br /> // Прогноз отклонения<br /> const nextDeviation = lastDeviation * phi;<br /> // Возвращаем среднее<br /> result.push(nextDeviation + mean);<br /> lastDeviation = nextDeviation;<br /> }<br /> <br /> return result;<br /> }<br /> &lt;/pre&gt;</div>

AlekseyCube