Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов
Предложена динамическая модель для прогнозирования случайных составляющих природных процессов, основанная на системной концепции адаптивного баланса влияний – Adaptive Balance of Causes (АВС-модель). Модель содержит динамические уравнения для коэффициентов влияний, которые адаптируются к корреляцион...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Морской гидрофизический журнал |
|---|---|
| Datum: | 2009 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Морський гідрофізичний інститут НАН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/105091 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов / И.Е. Тимченко, Е.М. Игумнова // Морской гидрофизический журнал. — 2009. — № 6. — С. 47-70. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-105091 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Тимченко, И.Е. Игумнова, Е.М. 2016-08-06T15:27:12Z 2016-08-06T15:27:12Z 2009 Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов / И.Е. Тимченко, Е.М. Игумнова // Морской гидрофизический журнал. — 2009. — № 6. — С. 47-70. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. 0233-7584 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/105091 551.46.02 Предложена динамическая модель для прогнозирования случайных составляющих природных процессов, основанная на системной концепции адаптивного баланса влияний – Adaptive Balance of Causes (АВС-модель). Модель содержит динамические уравнения для коэффициентов влияний, которые адаптируются к корреляционным связям прогнозируемого процесса. С целью уточнения прогнозов рассмотрены две возможные схемы ассимиляции данных наблюдений в уравнениях АВС-модели: Колмогорова и Калмана. Обе схемы ориентированы на использование выборочных коэффициентов корреляции при прогнозировании временных рядов наблюдений и, следовательно, учитывают нестационарность реальных природных процессов. Приводятся примеры прогнозирования имитированных временных рядов, поясняющие алгоритмы ассимиляции данных наблюдений. Делается вывод о перспективности системного моделирования и адаптивного прогноза случайных процессов АВС-методом. Dynamic model for predicting random components of natural processes based on the systems conception of Adaptive Balance of Causes (ABC-model) is proposed. The model contains dynamic equations for cause coefficients which adapt themselves to correlation dependences of the forecasted process. To improve prediction accuracy, two possible schemes of data assimilation in the ABC-model equations, namely Kolmogorov and Kalman ones, are considered. Both of them are supposed to use sample correlation coefficients in prediction of measurement time series and, consequently, take into account nonstationarity of real natural processes. Examples of prediction of the simulated time series are presented to clarify the algorithms of data assimilation. The conclusion is drawn that systems modeling and adaptive prediction of random processes by the ABC-method show considerable promise. ru Морський гідрофізичний інститут НАН України Морской гидрофизический журнал Математическое моделирование морских систем Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов |
| spellingShingle |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов Тимченко, И.Е. Игумнова, Е.М. Математическое моделирование морских систем |
| title_short |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов |
| title_full |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов |
| title_fullStr |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов |
| title_full_unstemmed |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов |
| title_sort |
ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов |
| author |
Тимченко, И.Е. Игумнова, Е.М. |
| author_facet |
Тимченко, И.Е. Игумнова, Е.М. |
| topic |
Математическое моделирование морских систем |
| topic_facet |
Математическое моделирование морских систем |
| publishDate |
2009 |
| language |
Russian |
| container_title |
Морской гидрофизический журнал |
| publisher |
Морський гідрофізичний інститут НАН України |
| format |
Article |
| description |
Предложена динамическая модель для прогнозирования случайных составляющих природных процессов, основанная на системной концепции адаптивного баланса влияний – Adaptive Balance of Causes (АВС-модель). Модель содержит динамические уравнения для коэффициентов влияний, которые адаптируются к корреляционным связям прогнозируемого процесса. С целью уточнения прогнозов рассмотрены две возможные схемы ассимиляции данных наблюдений в уравнениях АВС-модели: Колмогорова и Калмана. Обе схемы ориентированы на использование выборочных коэффициентов корреляции при прогнозировании временных рядов наблюдений и, следовательно, учитывают нестационарность реальных природных процессов. Приводятся примеры прогнозирования имитированных временных рядов, поясняющие алгоритмы ассимиляции данных наблюдений. Делается вывод о перспективности системного моделирования и адаптивного прогноза случайных процессов АВС-методом.
Dynamic model for predicting random components of natural processes based on the systems conception of Adaptive Balance of Causes (ABC-model) is proposed. The model contains dynamic equations for cause coefficients which adapt themselves to correlation dependences of the forecasted process. To improve prediction accuracy, two possible schemes of data assimilation in the ABC-model equations, namely Kolmogorov and Kalman ones, are considered. Both of them are supposed to use sample correlation coefficients in prediction of measurement time series and, consequently, take into account nonstationarity of real natural processes. Examples of prediction of the simulated time series are presented to clarify the algorithms of data assimilation. The conclusion is drawn that systems modeling and adaptive prediction of random processes by the ABC-method show considerable promise.
|
| issn |
0233-7584 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/105091 |
| citation_txt |
Ассимиляция данных наблюдений и адаптивный прогноз природных процессов / И.Е. Тимченко, Е.М. Игумнова // Морской гидрофизический журнал. — 2009. — № 6. — С. 47-70. — Бібліогр.: 18 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT timčenkoie assimilâciâdannyhnablûdeniiiadaptivnyiprognozprirodnyhprocessov AT igumnovaem assimilâciâdannyhnablûdeniiiadaptivnyiprognozprirodnyhprocessov |
| first_indexed |
2025-11-27T19:59:30Z |
| last_indexed |
2025-11-27T19:59:30Z |
| _version_ |
1850852733810114561 |