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

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПОСТРОЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

2017 / Том 21, №9 (128) 2017 [ Информатика, вычислительная техника и управление ]

ЦЕЛЬ. Работа направлена на повышение точности воспроизведения единиц времени и частоты за счет использования прогнозирующих моделей (моделей авторегрессии-скользящего среднего (АРСС)). Существующая в настоящее время методика построения моделей АРСС основана на интерактивных процедурах, что требует участия высококвалифицированных специалистов, и препятствует внедрению алгоритмов оптимальной фильтрации в практическую деятельность служб времени. МЕТОДЫ. Использованы методы анализа временных рядов, построения моделей АРСС, основы выпуклого анализа. РЕЗУЛЬТАТЫ. Предложен подход, позволяющий полностью формализовать процедуру построения моделей. Приведено доказательство теоремы, позволяющей рассматривать задачу оптимизации процесса подгонки параметров модели по эмпирическим данным как задачу поиска безусловного экстремума, что существенно сокращает время решения данной задачи. ВЫВОДЫ. Формализованная методика построения моделей АРСС, предложенная авторами, позволит решить проблему полной автоматизации процесса построения моделей временных рядов по эмпирическим данным и снизить погрешность воспроизведения единиц времени и частоты групповыми эталонами до 30%.

Ключевые слова:

модели временных рядов, выпуклый функционал, поиск безусловного экстремума, групповые эталоны

Авторы:

Библиографический список:

  1. Хрусталёв Ю.П. Статическая и динамическая обработка данных, получаемых в процессе ведения эталонов времени частоты // Измерительная техника. 2004. № 6. С. 20–23.
  2. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1966. 576 с.
  3. Эльясберг П.Е. Определение движения по результатам измерения. 2-е изд. М.: Либроком, 2011. 416 с.
  4. Хрусталёв Ю.П., Акулов В.М., Ипполитов А.А., Курышева Л.Н. Обработка данных, полученных по результатам взаимных измерений вторичного эталона времени и частоты // Вестник ИрГТУ. 2012. № 7 (66). C. 22–28.
  5. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление; в 2 кн.; пер. с англ.; под ред. В.Ф. Писаренко. М.: Мир, 1974. Кн. 1 – 406 с.; кн. 2 – 197 с.
  6. Боровиков В. П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. M.: Горячая линия–Телеком, 2013. 267 с.
  7. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы / пер. с англ. Т.Д. Березневой, В.А. Березнева. М.: Мир, 1982. 583 с.
  8. Хрусталёв Ю.П., Серышева И.А., Лузгин В.А., Ступина Е.А. Идентификация скачков частоты водородных стандартов // Вестник ИрГТУ. 2016. № 6. С. 107–113.

Файлы:

Язык

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная
Количество скачиваний:13301