Метод генерации реализаций случайной последовательности с заданными характеристиками на основе нелинейного канонического разложения

• Опубліковано в: : Проблемы управления и информатики
• Дата: 2016
• Автори: Атаманюк, И.П., Кондратенко, Ю.П.
• Формат: Стаття
• Мова: Російська
• Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
• Теми: Методы обработки информации
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208258
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Метод генерации реализаций случайной последовательности с заданными характеристиками на основе нелинейного канонического разложения / И.П. Атаманюк, Ю.П. Кондратенко // Проблемы управления и информатики. — 2016. — № 5. — С. 74-89. — Бібліогр.: 22 назв. — рос.

Розглянуто науково-технічну проблему формування методу генерації реалізацій випадкових послідовностей для довільної кількості точок дискретизації і порядку нелінійних стохастичних зв'язків. Отриманий метод генерації, як і нелінійний канонічний розклад, на основі якого отримано метод, не накладають ніяких істотних обмежень на клас досліджуваних випадкових послідовностей (лінійність, марковість, стаціонарність, монотонність і т.д.). Запропоновано методику для визначення оптимальних параметрів нелінійної канонічної моделі: кількість точок дискретизації, порядок стохастичних зв'язків і інтервал моделювання. Представлено блок-схеми алгоритмів функціонування отриманого методу генерації. Результати чисельного експерименту на ЕОМ підтвердили високу ефективність розробленого методу генерації. Important scientific and technical problem of forming the method of generating realizations of random sequences for any number of sampling points and the order of nonlinear stochastic relations is considered. The introduced method of generation as well as the nonlinear canonical expansion assumed as its basis don’t put any essential limitations on the class of prognosticated random sequences (linearity, Markovian property, stationarity, monotony etc.). Methodology is offered for determination of optimal parameters of nonlinear canonical model: the number of sampling points, order of stochastic connections and modeling interval. The block diagrams of the operative algorithms of the introduced method are also presented. The results of numeral experiment on computer confirmed high efficiency of the worked out method of generation.