МЕТОД СОПРЯЖЕННЫХ ГРАДИЕНТОВ В СИСТЕМЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗИРУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ

Серышева Ирина Анатольевна , Чекан Михаил Андреевич , Бархатова Людмила Викторовна , Крупенев Егор Анатольевич

2018 / Том 22, №8 (139) 2018 [ ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ ]

Ключевые слова:

predictive models of time series,search for unconditional extremum,method of conjugate gradients,adequacy of predicting models,group time and frequency standards

Библиографический список:

1. Panfilo G., Harmegnies A., Tisserand L.A new prediction algorithm for the generation of International Atomic Time // Metrologia. 2012. Vol. 49. P. 49-56. DOI:10.1088/0026-1394/49/1/008
2. Percival D.B., Senior K.L. A wavelet-based multiscale ensemble time-scale algorithm // Conference: IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency. 2012. V. 59. No. 3. P. 510-522.
3. Подогова С.Д., Мишагин К.Г., Медведев С.Ю., Блинов И.Ю. Алгоритм групповой шкалы времени с использованием скользящего среднего на нескольких временных масштабах // Измерительная техника. 2015. № 5. С. 40-44. DOI: 10.1007/s11018-015-0749-4
4. Levine J. The statistical modeling of atomic clocks and the design of timescales // Review of scientific instruments. 2012. Vol. 83, 021101. P. 1-28. DOI: 10.1063/1.36814
5. Greenhall C.A. Reduced Kalman filters for clock ensembles // Conference: IEEE International Frequency Control Symposium. 2011. P. 1-5.
6. Рощин Д.А. Модернизация программно-математического обеспечения эталонного комплекса частоты и времени // Прикладная информатика. 2015. Т. 10. № 6 (60). С. 60-69.
7. Suess M., Greenhall C.A. Combined covariance reductions for Kalman filter composite clocks // Metrologia. 2012. Vol. 49. P. 588-596.
8. Хрусталев Ю.П. Статическая и динамическая обработка данных, получаемых в процессе ведения эталонов времени частоты // Измерительная техника. 2004. № 6. С. 20-23. DOI: 10.1023/B:METE.0000039759.46192.16
9. Хрусталев 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.
10. Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. M.: Горячая линия-Телеком, 2015. 288 с.
11. 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.
12. Хрусталев Ю.П., Серышева И.А. Автоматизация процесса построения динамических стохастических моделей // Вестник ИрГТУ. 2017. № 9 (119). С. 95-103. http://dx.doi.org: 10.21285/1814-3520-2017-9-95-103
13. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы / пер. с англ. М.: Мир, 1982. 583 с.
14. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. 352 с.
15. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. М.: Мир, 1975. 680 с.
16. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Вильямс, 2016. 912 c.
17. Wilcox R.R. Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing. Amsterdam: Elsevier, 2012. 690 p.

Файлы:

• 7-Серышева_И.А.__Чекан_М._8470920.pdf (скачать | просмотреть) - скачано 68 раз