Хаотическая и случайная составляющие в природных временных данных
Для временных данных предложен метод определения соотношения детерминированной и стохастической составляющих. Для решения данной задачи выполнен ряд вычислительных экспериментов, использующих имитационное моделирование логистической хаотической последовательности и значений фрактального броуновского...
Збережено в:
| Видавець: | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2015
|
| Назва видання: | Системні дослідження та інформаційні технології |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/123573 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Цитувати: | Хаотическая и случайная составляющие в природных временных данных / В.Г. Бондаренко, К.К. Трусковский // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2015. — № 4. — С. 114-122. — Бібліогр.: 10 назв. — рос. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Для временных данных предложен метод определения соотношения детерминированной и стохастической составляющих. Для решения данной задачи выполнен ряд вычислительных экспериментов, использующих имитационное моделирование логистической хаотической последовательности и значений фрактального броуновского движения с различными показателями Харста — H. В полученной аддитивной смеси задается соотношение энергий детерминированной и случайной составляющих. Для больших значений показателя Харста хаотическое слагаемое оказывается более агрессивным: контрольные статистики смеси значимо отличаются от эталонных значений, соответствующих фрактальному броуновскому движению. Для малых значений H (антиперсистентный случай) наблюдается обратный результат. Рассмотренные примеры реальных временных данных описываются антиперсистентной моделью. |
|---|