Адаптивне байєсівське прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorЛевенчук, Людмила Борисівна
dc.date.accessioned2019-01-28T15:41:39Z
dc.date.available2019-01-28T15:41:39Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 134 p., 25 fig., 27 tab., 27 sources, 1 appendix. Relevance of the topic: adaptive forecasting of nonlinear nonstationary processes is a very important task of our time, due to the fact that most of the processes in the economy, finance, ecology, and technological processes belong to this class. An object of the research: nonlinear nonstationary processes in economy and finances. A subject of research: mathematical models for the formal description of nonlinear unsteady processes, methods of filtering and forecasting based on statistical data. An objective of research: develop algorithms for optimal adaptive Kalman filter and particle filter, perform simulation and comparative analysis of the functioning of these filtration methods. Research methods: adaptive Kalman filter, particle filter, simulation methods were performed in Matlab R2017b and Python3. Results: a method of constructing mathematical models of nonlinear unsteady processes is developed, simulation algorithms for optimal adaptive Kalman filter and granular filter are developed, computational experiments are performed to simulate the developed algorithms. Scientific originality: a new method of filtration and prediction of unsteady processes based on optimal adaptive Kalman filter and granular filter. .uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 134 с., 25 рис., 27 табл., 27 джерел, 1 додаток. Актуальність теми – адаптивне прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів є дуже важливою задачею сучасності у зв’язку з тим, що більшість процесів в економіці, фінансах, екології та технологічних процесах відносяться до вказаного класу. Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фінансах. Предмет дослідження – математичні моделі байєсівського типу для формального опису нелінійних нестаціонарних процесів, методи фільтрації та прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – розробити алгоритми оптимального адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, виконати імітаційне моделювання та порівняльний аналіз функціонування цих методів фільтрації. Методи дослідження – адаптивний фільтр Калмана, гранулярний фільтр, імітаційне моделювання методів виконана в середовищі Matlab R2017b та Python3. Отримані результати – розроблена методика побудови математичних моделей нелінійних нестаціонарних процесів, розроблені алгоритми імітаційного моделювання для оптимального адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, виконано обчислювальні експерименти з метою імітаційного моделювання розроблених алгоритмів. Наукова новизна – новий метод фільтрації та прогнозування нестаціонарних процесів на основі оптимального адаптивного фільтра Калмана та гранулярного фільтра.uk
dc.format.page134 с.uk
dc.identifier.citationЛевенчук, Л. Б. Адаптивне байєсівське прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Левенчук Людмила Борисівна. – Київ, 2018. – 134 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26087
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнелінійні нестаціонарні процесиuk
dc.subjectфільтр Калманаuk
dc.subjectгранулярний фільтрuk
dc.subjectметод Монте-Карло для марківських ланцюгівuk
dc.subjectадаптивне байєсівське прогнозуванняuk
dc.subjectbayesian adaptive forecastinguk
dc.subjectnonlinear non-stationary processesuk
dc.subjectthe Kalman filteruk
dc.subjecta granular filteruk
dc.subjectMonte-Carlo markov chainsuk
dc.subject.udc004.942:519.216.3uk
dc.titleАдаптивне байєсівське прогнозування нелінійних нестаціонарних процесівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Levenchuk_magistr.docx
Розмір:
4.69 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи