Побудова багатовимірної моделі на основі фільтра Калмана й аналіз алгоритмів оцінювання її параметрів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБратусь, О. В.
dc.contributor.authorПодладчіков, В. М.
dc.contributor.authorBratus, O. V.
dc.contributor.authorPodladchikov, V. M.
dc.contributor.authorБратусь, Е. В.
dc.contributor.authorПодладчиков, В. М.
dc.date.accessioned2014-04-25T13:17:08Z
dc.date.available2014-04-25T13:17:08Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractenIn this paper, we construct the algorithms for estimating mathematical expectation of accelerating the values change of data sample. Simulation modeling is based on these algorithms for the random process. Based on its results, we analyze and choose best algorithms. We show that estimation of mathematical expectation of accelerating values change of data samples for constructed selective sequences of discrepancies does not show better results compared with its estimation based on a full sequence of discrepancies. Adaptive Kalman filter is constructed. Using real values of data, we build the model based on Kalman filter using the best algorithm of estimating mathematical expectation of accelerating values change of data samples, exponential smoothing model, autoregressive model and autoregressive moving average model. We make forecasts using these models. The model based on Kalman filter shows good results for statistical characteristics. Therefore, it is the best model for forecasting characteristics.uk
dc.description.abstractruПостроены алгоритмы оценивания математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных. Выполнено имитационное моделирование по этим алгоритмам для случайного процесса. По его результатам выполнен анализ и выбраны лучшие алгоритмы. Показано, что оценка значения математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных по построенным выборочным последовательностям невязок не приводит к улучшению результатов в сравнении с его оценкой по полной последовательности невязок. Построен адаптивный фильтр Калмана. Построены модель на основе фильтра Калмана с использованием выбранного ранее лучшего алгоритма оценивания математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, модель экспоненциального сглаживания, авторегрессионная модель и авторегрессионная модель со скользящим средним по реальным данным. Выполнено прогнозирование по этим моделям. По вычисленным статистическим характеристикам модель на основе фильтра Калмана показала хорошие результаты, по прогнозным характеристикам она является лучшей среди построенных моделей.uk
dc.description.abstractukПобудовано алгоритми оцінювання математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних. Виконано імітаційне моделювання за цими алгоритмами для випадкового процесу. За його результатами проведено аналіз та вибрано кращі алгоритми. Показано, що оцінка значення математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних за побудованими вибірковими послідовностями нев’язок не приводить до покращення результатів порівняно з його оцінкою за повною послідовністю нев’язок. Побудовано адаптивний фільтр Калмана. Побудовано модель на основі фільтра Калмана з використанням вибраного раніше найкращого алгоритму оцінювання математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних, модель експоненційного згладжування, авторегресійну модель та авторегресійну модель із ковзним середнім за реальними даними. Виконано прогнозування за цими моделями. За обчисленими статистичними характеристиками модель на основі фільтра Калмана показала добрі результати, за прогнозними характеристиками вона є найкращою серед побудованих моделей.uk
dc.format.pagerangeС. 28-34uk
dc.identifier.citationБратусь О. В. Побудова багатовимірної моделі на основі фільтра Калмана й аналіз алгоритмів оцінювання її параметрів / О. В. Братусь, В. М. Подладчіков // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : науково-технічний журнал. – 2013. – № 5(91). – С. 28–34. – Бібліогр.: 8 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/7368
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subject.udc338.27uk
dc.titleПобудова багатовимірної моделі на основі фільтра Калмана й аналіз алгоритмів оцінювання її параметрівuk
dc.title.alternativeConstruction of Multidimensional Models Based on Kalman Filter and Analysis of Estimation Algorithms of its Parametersuk
dc.title.alternativeПостроение многомерной модели на основе фильтра Калмана и анализ алгоритмов оценивания ее параметровuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
04_bratus_ov_construction_of_multidimensional.pdf
Розмір:
291.67 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: науково-технічний журнал, № 5(91)