Прогнозирование динамических процессов на основе математических моделей временных рядов с разнотемповой дискретизацией

• Дата: 2005
• Автор: Романенко, В.Д.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2005
• Теми: Теоретичні та прикладні проблеми і методи системного аналізу
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/13805
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Прогнозирование динамических процессов на основе математических моделей временных рядов с разнотемповой дискретизацией / В.Д. Романенко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2005. — № 2. — С. 23-41. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

Рассмотрены теоретические положения проектирования разнотемповых систем прогнозирования динамических координат одномерных и многомерных процессов при дискретизации входных возмущений с малыми периодами квантования и выходных координат с большими. Динамика стационарных процессов представлена моделями авторегрессии и скользящего среднего (АРСС), а нестационарных процессов — моделями авторегрессии и интегрированного скользящего среднего (АРИСС) с разнотемповой дискретизацией. Theoretical propositions concerning multirate system design for prognostication of dynamic coordinates of one- and multidimensional processes under discretization of input disturbances with small periods of sampling and output coordinates with large periods of sampling are considered. Dynamics of stationary processes is represented by autoregression and sliding mean models and those of nonstationary ones by autoregression and integrated sliding mean models with multirate discretization. Розглянуто теоретичні положення проектування різнотемпових систем прогнозування динамічних координат одновимірних та багатовимірних процесів при дискретизації вхідних збурень з малими періодами квантування і вихідних координат з великими. Динаміка стаціонарних процесів представлена моделями авторегресії і ковзного середнього, а нестаціонарних процесів — моделями авторегресії та інтегрованого ковзного середнього з різнотемповою дискретизацією.