Бідюк, П. І.Караюз, І. В.Варава, В. С.Жиров, О. Л.2023-12-262023-12-262018Прогнозування 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.1681–6048https://ela.kpi.ua/handle/123456789/63349Розглянуто 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.ukадаптивний фільтр Калманаоптимальний фільтр Калманаметод максимальної правдоподібностіімовірнісний гранулярний фільтрсонячна активністькороткострокове прогнозуванняAdaptive Kalman FilterOptimal Kalman FilterMaximum Likelihood MethodProbabilistic Granular FilterSun ActivityShort Term ForecastingArticlePp. 115-132https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2018.4.10007:681.3.06