Two algorithms for restoring of missing values of time series with using of adaptive moving two-sided exponential smoothing method with different initial conditions are developed in the article. Adaptive moving two–sided exponential smoothing method for restoring of true regularities and forecasting of time series is developed. The integral criterion of model adequacy and the proximity criterion for using for restoring of the true regularities of time series evolution are suggested. Practical researches with restoring of true regularities of Wolf numbers and solar radio fluxes at a wavelength of 10.7 cm, restoring of missing values and forecasting of solar radio fluxes at a wavelength of 10.7 cm are performed. Comparisons of created method with traditional methods are performed for all experiments. Developed adaptive moving two-sided exponential smoothing method is shown superiority in comparison with all traditional methods in the restoring of true regularities, missing values and forecasting of solar data.

УДК 681.5.015Братусь О. В. Здобувач наукового ступеня кандидата технічних наук, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, Україна СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ З АДАПТИВНИМИ БЛОКАМИ ВІДНОВЛЕННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ СОНЯЧНИХ РАДІОФЛЮКСІВАктуальність. Створення нових методів для відновлення та прогнозування сонячних даних, нових систем підтримки прийняття рішень для обробки сонячних радіофлюксів при довжині хвилі 10,7 см є актуальними задачами, тому що це дасть можливість виконувати правильно та автоматизовано попередню обробку даних та подальше прогнозування.Мета. Розробити метод ковзного двобічного експоненційного згладжування для відновлення пропущених значень та прогнозування часових рядів; створити інтегральний критерій адекватності моделі та критерій близькості для застосування при відновленні істинних закономірностей розвитку часових рядів; створити систему підтримки прийняття рішень для аналізу та прогнозування сонячних радіофлюксів при довжині хвилі 10,7 см з використанням розроблених методів; застосувати розроблені методи для реальних даних та порівняти з традиційними методами.Метод. Для досягнення поставленої мети використано такі методи: розроблений метод ковзного двобічного експоненційного згладжування; метод експоненційного згладжування; метод 13-місячного ковзного середнього; експоненційний підхід, запропонований Хетеуеєм, Уілсоном та Рейхманом.Результати. Розроблено метод ковзного двобічного експоненційного згладжування для відновлення пропущених значень часових рядів та для прогнозування часових рядів. Створено інтегральний критерій адекватності моделі та критерій близькості. Розроблено систему підтримки прийняття рішень для аналізу та прогнозування сонячних даних. Виконано практичне застосування розроблених методів для реальних даних та порівняння з традиційними методами.Висновки. Розроблений метод ковзного двобічного експоненційного згладжування показує перевагу порівняно з усіма традиційними методами при відновленні пропущених значень, істинних закономірностей та прогнозуванні сонячних радіофлюксів.Ключові слова: метод ковзного двобічного експоненційного згладжування, відновлення пропущених значень часових рядів, відновлення істинних закономірностей часових рядів, система підтримки прийняття рішень, інтегральний критерій адекватності моделі, критерій близькості, сонячні радіофлюкси при довжині хвилі 10,7 см. НОМЕНКЛАТУРА БД -база даних; ЕЗ -експоненційне згладжування; ЕП -експоненційний підхід; індекс F10.7 -місячні значення сонячних радіофлюксів при довжині хвилі 10,7 см; КДЕЗ -ковзне двобічне експоненційне згладжування; СКБД -система керування базою даних; ТКС -13-місячне ковзне середнє; a -амплітуда циклу; b -час у місяцях від мінімуму до максимуму;c -асиметрія циклу; DW -статистика Дарбіна-Уотсона; ) (k e -похибка моделі у k -й момент часу;

Background. Restoring of the true regularities and missed values of time series is an important stage of data preparation for the future modeling and forecasting, therefore development of new methods of restoring is needed. Objective. To develop two-sided exponential smoothing method for restoring of regularities of dynamic processes evolution; to apply created method for restoring of missed values of London metal exchange average day prices for color metal (zinc) and to compare with methods of restoring by using arithmetic mean, autoregressive approach and exponential smoothing method. Methods. To achieve the formulated goal the following methods were used: two-sided exponential smoothing method was created; restoring by using of arithmetic mean values with usage of known values; autoregressive approach and exponential smoothing. Results. Two-sided exponential smoothing method was developed, which contains procedure of smoothing in direct and reversed time. The proposed method was used for restoring of dynamic processes and missed values of time series. Restoring of missed values of average daily prices for color metal (zinc) by making use of developed method and comparison with other methods were performed. Conclusions. It is shown by means of simulation that two-sided exponential smoothing method is effective for restoring of process regularities. Developed method for restoring missing values of zinc prices in its application on practice showed an advantage in comparison with all the methods used in this study by the values of statistical characteristics of adequacy for constructed models, so it could be used in practice. Keywords: restoring of dynamic processes regularities; restoring of missed values of time series; two-sided exponential smoothing; exponential smoothing; arithmetic mean; autoregressive approach.