Прогнозування сонячної активності альтернативними методами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБідюк, П. І.
dc.contributor.authorКараюз, І. В.
dc.contributor.authorВарава, В. С.
dc.contributor.authorЖиров, О. Л.
dc.date.accessioned2023-12-26T07:53:52Z
dc.date.available2023-12-26T07:53:52Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractРозглянуто актуальну задачу прогнозування нестаціонарних процесів сонячної активності альтернативними методами, яку розв’язують дослідники багатьох країн світу. Досліджувані процеси належать до класу нелінійних та нестаціонарних, що потребує вибору спеціальних методів для їх моделювання і прогнозування. Запропоновано підхід до прогнозування на основі трьох фільтрів: адаптивного фільтра Калмана, оптимального фільтра Калмана з оцінюванням параметрів за методом максимальної правдоподібності і ймовірнісного гранулярного фільтра. Вибір цих фільтрів зумовлено тим, що вони дають змогу враховувати у моделі випадкові зовнішні збурення і похибки вимірювань. Отримані результати обчислювальних експериментів свідчать про можливість застосування запропонованого підходу до розв’язання поставленої задачі. Більш точні результати короткострокового прогнозування експоненціально згладжених даних отримано за допомогою адаптивного фільтра. Аналіз якості результатів виконано за допомогою відомих статистичних характеристик якості, зокрема середньої абсолютної похибки у відсотках.uk
dc.description.abstractotherThe study is focused on the problem of forecasting nonstationary processes of solar activity using alternative procedures. The problem is urgent and it is considered by groups of researchers in many countries of the world. The processes under study belong to the class of nonlinear and nonstationary which requires selecting special methods for their modeling and forecasting. The study proposes an approach to forecasting based on three filters: the adaptive Kalman filter, optimal Kalman filter with parameter estimation using the maximum likelihood procedure and probabilistic particle filter. Selection of the filters is substantiated by the fact that they provide a possibility for taking into consideration stochastic external disturbances and measurement errors. The results of computational experiments showed the support for the idea that the methods selected are suitable for solving the problem stated. The best results of short-term forecasting of exponentially smoothed data were achieved using an adaptive filter. The analysis of results was performed by employing the known statistical quality characteristics including the mean absolute percentage error.uk
dc.format.pagerangePp. 115-132uk
dc.identifier.citationПрогнозування сонячної активності альтернативними методами / П. І. Бідюк, І. В. Караюз, В. С. Варава, О. Л. Жиров // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2018. – № 4. – С. 115-132. – Бібліогр.: 14 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2018.4.10
dc.identifier.issn1681–6048
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/63349
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofСистемні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 4uk
dc.subjectадаптивний фільтр Калманаuk
dc.subjectоптимальний фільтр Калманаuk
dc.subjectметод максимальної правдоподібностіuk
dc.subjectімовірнісний гранулярний фільтрuk
dc.subjectсонячна активністьuk
dc.subjectкороткострокове прогнозуванняuk
dc.subjectAdaptive Kalman Filteruk
dc.subjectOptimal Kalman Filteruk
dc.subjectMaximum Likelihood Methoduk
dc.subjectProbabilistic Granular Filteruk
dc.subjectSun Activityuk
dc.subjectShort Term Forecastinguk
dc.subject.udc007:681.3.06uk
dc.titleПрогнозування сонячної активності альтернативними методамиuk
dc.title.alternativeForecasting of solar activity by alternative methodsuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
152279-329109-1-10-20181221.pdf
Розмір:
402.03 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 4