Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных
Исследованы погрешности метода скользящего среднего и определены условия, при которых применение метода скользящего среднего при анализе солнечной активности искажает значимые особенности этого процесса. Показано, что при аппроксимации колебаний солнечного цикла, период которых существенно больше 13...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Datum: | 2014 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2014
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85499 |
| 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: | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных / М.А. Киян, Е.В. Фабричева, В.Н. Подладчиков // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 2. — С. 68–76. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862593569606336512 |
|---|---|
| author | Киян, М.А. Фабричева, Е.В. Подладчиков, В.Н. |
| author_facet | Киян, М.А. Фабричева, Е.В. Подладчиков, В.Н. |
| citation_txt | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных / М.А. Киян, Е.В. Фабричева, В.Н. Подладчиков // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 2. — С. 68–76. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Системні дослідження та інформаційні технології |
| description | Исследованы погрешности метода скользящего среднего и определены условия, при которых применение метода скользящего среднего при анализе солнечной активности искажает значимые особенности этого процесса. Показано, что при аппроксимации колебаний солнечного цикла, период которых существенно больше 13 месяцев, на основе модели 13-месячной скользящей средней возникает лишь незначительная методическая ошибка. Величины таких колебаний несколько уменьшаются, однако процесс в целом не искажается. Однако колебания с периодом в границах от 6 до 12 месяцев 13-месячная скользящая средняя обращает, т.е заменяет выпуклую «волну» на вогнутую и наоборот. В граничных точках, когда период колебаний равен 6 или 12 месяцев, 13-месячное среднее приводит к полной утрате этих колебаний, т.е. уменьшает их величину до нуля. Это имеет принципиальное значения для исследований краткосрочной (месяцы) изменчивости солнечной активности.
Досліджено похибки методу ковзного середнього та визначено умови, за яких застосування методу ковзного середнього при аналізі сонячної активності спотворює значущі особливості цього процесу. Показано, за апроксимації коливань сонячного циклу, період яких суттєво більше 13 місяців, на основі моделі 13-місячної ковзної середньої виникає лише незначна методична помилка. Величини таких коливань дещо зменшуються, проте процес у цілому не спотворюється. Однак коливання з періодом у межах від 6 до 12 місяців 13 місячна ковзна середня обертає, тобто опуклу «хвилю» змінює на увігнуту і навпаки. У граничних точках, коли період коливань дорівнює 6 або 12 місяців, 13-місячне середнє призводить до повної втрати цих коливань, тобто зменшує їх величину до нуля. Це має принципове значення для досліджень короткостроковій (місяці) мінливості сонячної активності.
Errors of the moving average and the conditions under which the use of the moving average method in the analysis of solar activity distorts the important features of this process was investigated. It was shown that in the approximation of solar cycle oscillations with the period significantly greater than 13 months on the basis of 13-month moving average there is only a small systematic error. Magnitude of these oscillations decrease somewhat, but the whole process is not distorted. However, oscillations with a period in the range from 6 to 12 months are inverted by 13-month moving average, i.e. convex “wave” is replaced with a concave one and vice versa. At the boundary points, when the oscillation period is 6 or 12 months, a 13-month average leads to a complete loss of these oscillations, i.e. reduces their value to zero. This is of fundamental importance for the study of the short-term (months) variability of the solar activity.
|
| first_indexed | 2025-11-27T10:11:34Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85499 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1681–6048 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-27T10:11:34Z |
| publishDate | 2014 |
| publisher | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Киян, М.А. Фабричева, Е.В. Подладчиков, В.Н. 2015-08-06T19:34:14Z 2015-08-06T19:34:14Z 2014 Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных / М.А. Киян, Е.В. Фабричева, В.Н. Подладчиков // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2014. — № 2. — С. 68–76. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85499 51-71 Исследованы погрешности метода скользящего среднего и определены условия, при которых применение метода скользящего среднего при анализе солнечной активности искажает значимые особенности этого процесса. Показано, что при аппроксимации колебаний солнечного цикла, период которых существенно больше 13 месяцев, на основе модели 13-месячной скользящей средней возникает лишь незначительная методическая ошибка. Величины таких колебаний несколько уменьшаются, однако процесс в целом не искажается. Однако колебания с периодом в границах от 6 до 12 месяцев 13-месячная скользящая средняя обращает, т.е заменяет выпуклую «волну» на вогнутую и наоборот. В граничных точках, когда период колебаний равен 6 или 12 месяцев, 13-месячное среднее приводит к полной утрате этих колебаний, т.е. уменьшает их величину до нуля. Это имеет принципиальное значения для исследований краткосрочной (месяцы) изменчивости солнечной активности. Досліджено похибки методу ковзного середнього та визначено умови, за яких застосування методу ковзного середнього при аналізі сонячної активності спотворює значущі особливості цього процесу. Показано, за апроксимації коливань сонячного циклу, період яких суттєво більше 13 місяців, на основі моделі 13-місячної ковзної середньої виникає лише незначна методична помилка. Величини таких коливань дещо зменшуються, проте процес у цілому не спотворюється. Однак коливання з періодом у межах від 6 до 12 місяців 13 місячна ковзна середня обертає, тобто опуклу «хвилю» змінює на увігнуту і навпаки. У граничних точках, коли період коливань дорівнює 6 або 12 місяців, 13-місячне середнє призводить до повної втрати цих коливань, тобто зменшує їх величину до нуля. Це має принципове значення для досліджень короткостроковій (місяці) мінливості сонячної активності. Errors of the moving average and the conditions under which the use of the moving average method in the analysis of solar activity distorts the important features of this process was investigated. It was shown that in the approximation of solar cycle oscillations with the period significantly greater than 13 months on the basis of 13-month moving average there is only a small systematic error. Magnitude of these oscillations decrease somewhat, but the whole process is not distorted. However, oscillations with a period in the range from 6 to 12 months are inverted by 13-month moving average, i.e. convex “wave” is replaced with a concave one and vice versa. At the boundary points, when the oscillation period is 6 or 12 months, a 13-month average leads to a complete loss of these oscillations, i.e. reduces their value to zero. This is of fundamental importance for the study of the short-term (months) variability of the solar activity. ru Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных Застосування алгоритмів згладжування для попередньої обробки статистичних сонячних даних Smoothing algorithms for statistical solar data preprocessing Article published earlier |
| spellingShingle | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных Киян, М.А. Фабричева, Е.В. Подладчиков, В.Н. Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| title | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных |
| title_alt | Застосування алгоритмів згладжування для попередньої обробки статистичних сонячних даних Smoothing algorithms for statistical solar data preprocessing |
| title_full | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных |
| title_fullStr | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных |
| title_full_unstemmed | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных |
| title_short | Применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных |
| title_sort | применения алгоритмов сглаживания для предварительной обработки статистических солнечных данных |
| topic | Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| topic_facet | Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85499 |
| work_keys_str_mv | AT kiânma primeneniâalgoritmovsglaživaniâdlâpredvaritelʹnoiobrabotkistatističeskihsolnečnyhdannyh AT fabričevaev primeneniâalgoritmovsglaživaniâdlâpredvaritelʹnoiobrabotkistatističeskihsolnečnyhdannyh AT podladčikovvn primeneniâalgoritmovsglaživaniâdlâpredvaritelʹnoiobrabotkistatističeskihsolnečnyhdannyh AT kiânma zastosuvannâalgoritmívzgladžuvannâdlâpoperednʹoíobrobkistatističnihsonâčnihdanih AT fabričevaev zastosuvannâalgoritmívzgladžuvannâdlâpoperednʹoíobrobkistatističnihsonâčnihdanih AT podladčikovvn zastosuvannâalgoritmívzgladžuvannâdlâpoperednʹoíobrobkistatističnihsonâčnihdanih AT kiânma smoothingalgorithmsforstatisticalsolardatapreprocessing AT fabričevaev smoothingalgorithmsforstatisticalsolardatapreprocessing AT podladčikovvn smoothingalgorithmsforstatisticalsolardatapreprocessing |