ISSN: 1814-3520(print)
ISSN: 2500-1590(online)
12+
Научный журнал «Вестник Иркутского государственного технического университета»
Поиск по сайту

АДАПТИВНЫЕ ПРОГНОЗИРУЮЩИЕ МОДЕЛИ В ЗАДАЧАХ ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ГРУППОВЫХ ЭТАЛОНОВ

2014 / Номер 11(94) 2014 [ Кибернетика. Информационные системы и технологии ]

Рассматриваются проблемы, связанные с использованием динамических стохастических моделей (моделей авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС)) в задачах оценивания состояния групповых эталонов - эталонов единиц времени и частоты. Задачи подобного класса относятся к задачам параметрической оптимизации стохастических систем. Недостаток априорной информации, вызванный ограниченной длиной исходных рядов, по которым строятся модели АРПСС, приводит к необходимости использования адаптивных моделей, позволяющих подстраивать их параметры по мере получения дополнительной информации об исследуемых процессах.

Ключевые слова:

групповые эталоны физических величин,процессы авторегрессии скользящего среднего,стохастическая аппроксимация,адаптация прогнозирующих моделей,group standards of physical quantities,processes of autoregressive moving-average,stochastic approximation,adaptation of predictive models

Авторы:

Библиографический список:

  1. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление / пер. с англ.; под ред. В.Ф. Писаренко. М.: Мир, 1974.
  2. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976. 239 с.
  3. Обработка данных, полученных по результатам взаимных измерений вторичного эталона времени и частоты / Ю.П. Хрусталев, В.М. Акулов, А.А. Ипполитов, Л.Н. Курышева // Вестник ИрГТУ. 2012. № 7. С. 22-29.
  4. Серышева И.А., Хрусталев Ю.П. Метод стохастического квазиградиента в задаче адаптации прогнозирующих моделей // Вестник ИрГТУ. 2013. № 12. С. 25-30.
  5. Стационарные и нестационарные характеристики обучения адаптивных фильтров, использующих критерии минимума СКО / Б.Уидроу, Дж. М. Маккуи, М.Г. Ларимор, С.Р. Джонсон // ТИИЭР. 1976. Т. 64. № 8. С. 37-51.
  6. Хрусталев Ю.П., Спиридонова Е.В. Алгоритмы обработки измерительной информации, получаемой в процессе хранения единиц времени и частоты. В сб.: Техника средств связи. Радиотехнические измерения. М., 1986. Вып. 1. С. 58-72.
  7. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 399 с.
  8. Khrustalev Yu.P. Statistical and dynamic processing of data obtained when handling time and frequency standards // Measurement Techniques. 2004. V. 47. № 6. P. 555-561.
  9. Khrustalev Yu. P., Serysheva I. A. Increasing of robustness of estimators of the state of time and frequency standards // Measurement Techniques. 2014. V. 57. № 5. P. 519-525.

Файлы:

Язык

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная
Количество скачиваний:8024