Хаотична та випадкова складові у природних часових даних
We proposed a method for determining the ratio of deterministic and stochastic components for observed real data. We illustrated a number of numerical experiments which used simulation modelling of the logistic chaotic sequence and the values of fractional Brownian motion with different values of Hu...
Збережено в:
| Дата: | 2015 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2015
|
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/59514 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| _version_ | 1856543165841932288 |
|---|---|
| author | Bondarenko, V. G. |
| author_facet | Bondarenko, V. G. |
| author_sort | Bondarenko, V. G. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2016-07-21T13:49:47Z |
| description | We proposed a method for determining the ratio of deterministic and stochastic components for observed real data. We illustrated a number of numerical experiments which used simulation modelling of the logistic chaotic sequence and the values of fractional Brownian motion with different values of Hurst exponent H. In the additive mixture, the ratio of the energies of deterministic and random components are defined. The chaotic term turns out to be more aggressive for large values of Hurst exponent: the control statistics of the mixture are different from the reference values corresponding to the fractional Brownian motion. Another situation takes place for small values of H (antipersistent case). The considered examples of time series data are described by an antipersistent model. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:19:53Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-59514 |
| institution | System research and information technologies |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:19:53Z |
| publishDate | 2015 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-595142016-07-21T13:49:47Z The chaotic and random components in time series data Хаотическая и случайная составляющие в природных временных данных Хаотична та випадкова складові у природних часових даних Bondarenko, V. G. We proposed a method for determining the ratio of deterministic and stochastic components for observed real data. We illustrated a number of numerical experiments which used simulation modelling of the logistic chaotic sequence and the values of fractional Brownian motion with different values of Hurst exponent H. In the additive mixture, the ratio of the energies of deterministic and random components are defined. The chaotic term turns out to be more aggressive for large values of Hurst exponent: the control statistics of the mixture are different from the reference values corresponding to the fractional Brownian motion. Another situation takes place for small values of H (antipersistent case). The considered examples of time series data are described by an antipersistent model. 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. Для часових рядів запропоновано метод визначення співвідношення детермінованої та стохастичної складових. Для розв’язку цієї задачі виконано ряд обчислювальних експериментів з використанням імітаційного моделювання логістичної послідовності та значень фрактального броунівського руху із різними показниками Харста — H. В отриманій адитивній суміші задається співвідношення енергій детермінованої та випадкової складових. Для великих значень показника Харста хаотичний доданок виявляється більш агресивним: контрольні статистики суміші суттєво відрізняються від еталонних значень, що відповідають фрактальному броунівському руху. Для малих значень H (антиперсистентний випадок) має місце обернений результат. Розглянуто приклади реальних часових даних, що відповідають антиперсистентній моделі. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2015-12-15 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/59514 System research and information technologies; No. 4 (2015); 114-122 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2015); 114-122 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2015); 114-122 2308-8893 1681-6048 ru http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/59514/55367 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | Bondarenko, V. G. Хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| title | Хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| title_alt | The chaotic and random components in time series data Хаотическая и случайная составляющие в природных временных данных |
| title_full | Хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| title_fullStr | Хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| title_full_unstemmed | Хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| title_short | Хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| title_sort | хаотична та випадкова складові у природних часових даних |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/59514 |
| work_keys_str_mv | AT bondarenkovg thechaoticandrandomcomponentsintimeseriesdata AT bondarenkovg haotičeskaâislučajnaâsostavlâûŝievprirodnyhvremennyhdannyh AT bondarenkovg haotičnatavipadkovaskladovíuprirodnihčasovihdanih AT bondarenkovg chaoticandrandomcomponentsintimeseriesdata |