Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных
Предложены методы вычисления показателя Херста для одномерного и многомерного временных рядов (ВР) на основе главных диагоналей тензорных моделей ВР. Показано, что сложность проблемы обусловливает совместное применение нескольких математических теорий, в частности тензорный и многомерный матричный а...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Электронное моделирование |
|---|---|
| Дата: | 2017 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
2017
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/127635 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных / Ю.Н. Минаев, Н.Н. Гузий, О.Ю. Филимонова, Ю.И. Минаева // Электронное моделирование. — 2017. — Т. 39, № 4. — С. 43-67. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862749091717447680 |
|---|---|
| author | Минаев, Ю.Н. Гузий, Н.Н. Филимонова, О.Ю. Минаева, Ю.И. |
| author_facet | Минаев, Ю.Н. Гузий, Н.Н. Филимонова, О.Ю. Минаева, Ю.И. |
| citation_txt | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных / Ю.Н. Минаев, Н.Н. Гузий, О.Ю. Филимонова, Ю.И. Минаева // Электронное моделирование. — 2017. — Т. 39, № 4. — С. 43-67. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Электронное моделирование |
| description | Предложены методы вычисления показателя Херста для одномерного и многомерного временных рядов (ВР) на основе главных диагоналей тензорных моделей ВР. Показано, что сложность проблемы обусловливает совместное применение нескольких математических теорий, в частности тензорный и многомерный матричный анализ. Приведены примеры применения предложенных методов.
Запропоновано методи обчислення показника Херста для одновимірного та багатовимірного часових рядів (ЧР) на основі головних діагоналей тензорних моделей ЧР. Показано, що складність проблеми зумовлює застосування декількох математичних моделей, зокрема тензорний і багатовимірний матричний аналіз. Наведено приклади використання запропонованих методів.
Calculation methods have been proposed for the Hurst factor for univariate and multivariate TS on the basis of the main diagonals of TS tensor models. It is shown that the problem complexity determines the joint use of several mathematical theories, in particular, the tensor and multivariate matrix analysis. The examples of using the proposed methods are presented.
|
| first_indexed | 2025-12-07T20:58:20Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-127635 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0204-3572 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T20:58:20Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Минаев, Ю.Н. Гузий, Н.Н. Филимонова, О.Ю. Минаева, Ю.И. 2017-12-24T11:20:43Z 2017-12-24T11:20:43Z 2017 Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных / Ю.Н. Минаев, Н.Н. Гузий, О.Ю. Филимонова, Ю.И. Минаева // Электронное моделирование. — 2017. — Т. 39, № 4. — С. 43-67. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. 0204-3572 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/127635 621.391:519.216 Предложены методы вычисления показателя Херста для одномерного и многомерного временных рядов (ВР) на основе главных диагоналей тензорных моделей ВР. Показано, что сложность проблемы обусловливает совместное применение нескольких математических теорий, в частности тензорный и многомерный матричный анализ. Приведены примеры применения предложенных методов. Запропоновано методи обчислення показника Херста для одновимірного та багатовимірного часових рядів (ЧР) на основі головних діагоналей тензорних моделей ЧР. Показано, що складність проблеми зумовлює застосування декількох математичних моделей, зокрема тензорний і багатовимірний матричний аналіз. Наведено приклади використання запропонованих методів. Calculation methods have been proposed for the Hurst factor for univariate and multivariate TS on the basis of the main diagonals of TS tensor models. It is shown that the problem complexity determines the joint use of several mathematical theories, in particular, the tensor and multivariate matrix analysis. The examples of using the proposed methods are presented. ru Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України Электронное моделирование Вычислительные процессы и системы Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных Analysis of self-similarity of multivariate time series (ts) on the basis of the methods of intellectual analysis of the data Article published earlier |
| spellingShingle | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных Минаев, Ю.Н. Гузий, Н.Н. Филимонова, О.Ю. Минаева, Ю.И. Вычислительные процессы и системы |
| title | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных |
| title_alt | Analysis of self-similarity of multivariate time series (ts) on the basis of the methods of intellectual analysis of the data |
| title_full | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных |
| title_fullStr | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных |
| title_full_unstemmed | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных |
| title_short | Анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных |
| title_sort | анализ самоподобия многомерных временных рядов на основе методов интеллектуального анализа данных |
| topic | Вычислительные процессы и системы |
| topic_facet | Вычислительные процессы и системы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/127635 |
| work_keys_str_mv | AT minaevûn analizsamopodobiâmnogomernyhvremennyhrâdovnaosnovemetodovintellektualʹnogoanalizadannyh AT guziinn analizsamopodobiâmnogomernyhvremennyhrâdovnaosnovemetodovintellektualʹnogoanalizadannyh AT filimonovaoû analizsamopodobiâmnogomernyhvremennyhrâdovnaosnovemetodovintellektualʹnogoanalizadannyh AT minaevaûi analizsamopodobiâmnogomernyhvremennyhrâdovnaosnovemetodovintellektualʹnogoanalizadannyh AT minaevûn analysisofselfsimilarityofmultivariatetimeseriestsonthebasisofthemethodsofintellectualanalysisofthedata AT guziinn analysisofselfsimilarityofmultivariatetimeseriestsonthebasisofthemethodsofintellectualanalysisofthedata AT filimonovaoû analysisofselfsimilarityofmultivariatetimeseriestsonthebasisofthemethodsofintellectualanalysisofthedata AT minaevaûi analysisofselfsimilarityofmultivariatetimeseriestsonthebasisofthemethodsofintellectualanalysisofthedata |