Прогнозування сонячної активності альтернативними методами
The study is focused on the problem of forecasting nonstationary processes of solar activity using alternative procedures. The problem is urgent and it is considered by groups of researchers in many countries of the world. The processes under study belong to the class of nonlinear and nonstationary...
Gespeichert in:
| Datum: | 2018 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2018
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/152279 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543369416671232 |
|---|---|
| author | Bidyuk, Petro I. Karayuz, Iryna V. Varava, Vlad V. Jirov, Oleksandr L. |
| author_facet | Bidyuk, Petro I. Karayuz, Iryna V. Varava, Vlad V. Jirov, Oleksandr L. |
| author_sort | Bidyuk, Petro I. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2019-04-26T15:57:21Z |
| description | The study is focused on the problem of forecasting nonstationary processes of solar activity using alternative procedures. The problem is urgent and it is considered by groups of researchers in many countries of the world. The processes under study belong to the class of nonlinear and nonstationary which requires selecting special methods for their modeling and forecasting. The study proposes an approach to forecasting based on three filters: the adaptive Kalman filter, optimal Kalman filter with parameter estimation using the maximum likelihood procedure and probabilistic particle filter. Selection of the filters is substantiated by the fact that they provide a possibility for taking into consideration stochastic external disturbances and measurement errors. The results of computational experiments showed the support for the idea that the methods selected are suitable for solving the problem stated. The best results of short-term forecasting of exponentially smoothed data were achieved using an adaptive filter. The analysis of results was performed by employing the known statistical quality characteristics including the mean absolute percentage error. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:24:18Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-152279 |
| institution | System research and information technologies |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:24:18Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-1522792019-04-26T15:57:21Z Forecasting of solar activity by alternative methods Прогнозирование солнечной активности альтернативными методами Прогнозування сонячної активності альтернативними методами Bidyuk, Petro I. Karayuz, Iryna V. Varava, Vlad V. Jirov, Oleksandr L. Adaptive Kalman Filter Optimal Kalman Filter Maximum Likelihood Method Probabilistic Granular Filter Sun Activity Short Term Forecasting адаптивный фильтр Калмана оптимальный фильтр Калмана метод максимального правдоподобия вероятностный гранулярный фильтр солнечная активность краткосрочное прогнозирование адаптивний фільтр Калмана оптимальний фільтр Калмана метод максимальної правдоподібності ймовірнісний гранулярний фільтр соняшна активність короткострокове прогнозування The study is focused on the problem of forecasting nonstationary processes of solar activity using alternative procedures. The problem is urgent and it is considered by groups of researchers in many countries of the world. The processes under study belong to the class of nonlinear and nonstationary which requires selecting special methods for their modeling and forecasting. The study proposes an approach to forecasting based on three filters: the adaptive Kalman filter, optimal Kalman filter with parameter estimation using the maximum likelihood procedure and probabilistic particle filter. Selection of the filters is substantiated by the fact that they provide a possibility for taking into consideration stochastic external disturbances and measurement errors. The results of computational experiments showed the support for the idea that the methods selected are suitable for solving the problem stated. The best results of short-term forecasting of exponentially smoothed data were achieved using an adaptive filter. The analysis of results was performed by employing the known statistical quality characteristics including the mean absolute percentage error. Рассмотрена актуальная задача прогнозирования нестационарных процессов солнечной активности альтернативными методами, которая решается исследователями многих стран мира. Исследуемые процессы относятся к классу нелинейных и нестационарных, что требует выбора специальных методов для их моделирования и прогнозирования. Предложен подход к прогнозированию на основе трех фильтров: адаптивного фильтра Калмана, оптимального фильтра Калмана с оценкой параметров методом максимального правдоподобия и вероятностного гранулярного фильтра. Выбор этих фильтров обусловлен тем, что они дают возможность учитывать в модели случайные внешние возмущения и погрешности измерений. Полученные результаты вычислительных экспериментов свидетельствуют о возможности применения предложенного подхода к решению поставленной задачи. Более точные результаты краткосрочного прогнозирования экспоненциально сглаженных данных получены с помощью адаптивного фильтра. Анализ качества результатов выполнен с помощью известных статистических характеристик качества, в частности средней абсолютной погрешности в процентах. Розглянуто 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 ви-мірювань. 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. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2018-12-18 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/152279 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.4.10 System research and information technologies; No. 4 (2018); 115-132 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2018); 115-132 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2018); 115-132 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/152279/151383 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | адаптивний фільтр Калмана оптимальний фільтр Калмана метод максимальної правдоподібності ймовірнісний гранулярний фільтр соняшна активність короткострокове прогнозування Bidyuk, Petro I. Karayuz, Iryna V. Varava, Vlad V. Jirov, Oleksandr L. Прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| title | Прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| title_alt | Forecasting of solar activity by alternative methods Прогнозирование солнечной активности альтернативными методами |
| title_full | Прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| title_fullStr | Прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| title_full_unstemmed | Прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| title_short | Прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| title_sort | прогнозування сонячної активності альтернативними методами |
| topic | адаптивний фільтр Калмана оптимальний фільтр Калмана метод максимальної правдоподібності ймовірнісний гранулярний фільтр соняшна активність короткострокове прогнозування |
| topic_facet | Adaptive Kalman Filter Optimal Kalman Filter Maximum Likelihood Method Probabilistic Granular Filter Sun Activity Short Term Forecasting адаптивный фильтр Калмана оптимальный фильтр Калмана метод максимального правдоподобия вероятностный гранулярный фильтр солнечная активность краткосрочное прогнозирование адаптивний фільтр Калмана оптимальний фільтр Калмана метод максимальної правдоподібності ймовірнісний гранулярний фільтр соняшна активність короткострокове прогнозування |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/152279 |
| work_keys_str_mv | AT bidyukpetroi forecastingofsolaractivitybyalternativemethods AT karayuzirynav forecastingofsolaractivitybyalternativemethods AT varavavladv forecastingofsolaractivitybyalternativemethods AT jirovoleksandrl forecastingofsolaractivitybyalternativemethods AT bidyukpetroi prognozirovaniesolnečnojaktivnostialʹternativnymimetodami AT karayuzirynav prognozirovaniesolnečnojaktivnostialʹternativnymimetodami AT varavavladv prognozirovaniesolnečnojaktivnostialʹternativnymimetodami AT jirovoleksandrl prognozirovaniesolnečnojaktivnostialʹternativnymimetodami AT bidyukpetroi prognozuvannâsonâčnoíaktivnostíalʹternativnimimetodami AT karayuzirynav prognozuvannâsonâčnoíaktivnostíalʹternativnimimetodami AT varavavladv prognozuvannâsonâčnoíaktivnostíalʹternativnimimetodami AT jirovoleksandrl prognozuvannâsonâčnoíaktivnostíalʹternativnimimetodami |