КЛАСИЧНІ ТА ГІБРИДНІ МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ ДАНИХ ЛІЧИЛЬНИКІВ ЗІ СПОЖИВАННЯ РЕСУРСІВ

Анотація

Анотація. У статті проведено комплексний аналіз сучасних методів прогнозування споживання ресурсів на основі даних з лічильників, що набуває критичного значення для ефективного управління енергетичними та комунальними системами, особливо в умовах пошкодженої інфраструктури України. Досліджено три основні класи методів: традиційні статистичні моделі (ARIMA, SARIMA), евристичну модель Prophet, методи глибокого навчання (LSTM, RNN), а також гібридні підходи, що поєднують переваги різних методологій. Виявлено, що класичні моделі ARIMA/SARIMA ефективні для короткострокового прогнозування стаціонарних рядів з лінійною структурою та чіткою сезонністю, забезпечуючи високу інтерпретованість результатів та можливість роботи з обмеженими обсягами даних. Проте ці моделі демонструють суттєві обмеження при роботі з нелінійними залежностями та динамічними змінами в структурі даних, що знижує точність прогнозів у складних реальних сценаріях. Модель Prophet демонструє переваги в автоматизації процесу моделювання, врахуванні календарних ефектів і свят, однак залишає невикористаною інформацію в автокорельованих залишках, що обмежує її застосування в завданнях, де критична максимальна точність. Моделі LSTM показують найвищу точність при прогнозуванні складних нелінійних патернів завдяки механізму довгострокової пам’яті та здатності автоматично виявляти приховані залежності у даних. Експериментальні дослідження підтверджують суттєве підвищення точності порівняно з традиційними методами, особливо за наявності великих обсягів даних. Особливу увагу приділено гібридним підходам (ARIMA-LSTM, Prophet-LSTM), що поєднують інтерпретованість статистичних методів з потужністю нейромереж, забезпечуючи найвищу точність прогнозування. Результати дослідження мають практичне значення для оптимізації управління енергетичними ресурсами в умовах пошкодженої інфраструктури та можуть бути використані для розробки адаптивних систем прогнозування.