Перейти к содержимому
UzScite
  • НСИ
    • Новости События
    • Методическая информация
    • Нормативные документы
  • Каталог журналов
  • Указатель авторов
  • Список организаций

Отбор информативных признаков на основе свойств Временных рядов и сглаживающих функций для Прогнозирования нестационарных объектов

Джуманов О.И.

Вестник ТУИТ

  • № 1 (41) 2017

Страницы: 

14

 – 

25

Язык: русский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Разработаны модели алгоритмов отбора информативных признаков по статистическим характеристикам, динамическим свойствам данных и условиям нестационарности для решения задач управления и прогнозирования нестационарных объектов. Разработаны алгоритмы определения характеристик приростов динамического ряда, предложен интегральный метод факторного анализа, получены оценки коэффициентов степени влияния и эластичности факторов. Разработаны модели и алгоритмы отбора информативных признаков на основе сглаживания сплайн функциями. Построен эффективный инструментарий решения систем алгебраических уравнений с матрицами коэффициентов ленточной формы и с пятидиагональными матрицами.

Ностационар объектларни бошқариш ва башоратлаш масаласи ечими учун маълумотларнинг статистик таснифлари, динамик хоссалари ва ностационарлик шароит бўйича информатив белгиларни танлаш алгоритмларнинг моделлари ишлаб чиқилган. Динамик қаторларнинг орттирмалари таснифларини аниқлаш алгоритмлари ишлаб чиқилган, факторли таҳлилнинг интеграл усули таклиф этилган, таъсир даражаси ва эгилувчанлик фактори коэффииентлари баҳолари олинган. Сплайн-функция ёрдамида муайанлаштириш асосида информатив белгиларни танлаш модел ва алгоритмлари ишлаб чиқилган. лента шаклидаги коэффициентлар матрицасига ва бешдиагоналли матрцага эга алгебраик тенгламалар тизимини ечиш учун самарали воситалар яратилган

In the paper authors are stated the decision of tasks connected with controlling and forecasting of non-stationary objects. Results of issues are the developed models of algorithms for selection of informative attributes under the statistical characteristics, dynamic properties of the data and conditions of non-stationarity.The algorithms were developed for definition of increment characteristics from dynamic series, the integrated method was offered for factor analysis, the estimations were got for coefficients of influence degree and factors elasticity. The models and algorithms for selection of informative attributes are developed on the basis of smoothing by spline functions. The effective toolkit was constructed for decision of the algebraic equations systems with ribbon coefficients matrixes and with five-diagonal matrixes.

Список использованных источников

  1. Jamshidi M., 1998. Soft Computing, Neural Networks and Evolutinary Computation with Applications to industrial Systems // Proceedins of Third ICAFS, Weis-baden, Germany, p.3.
  2. Aliev R., 2000. Hybrid Intellegence Systems // Proceedings of WCIS-2000,Tashkent, p.11-17.
  3. Frank P.M., 1990. Fault diagnosis in dynamic systems using analytical and knowledge-based redundancy – A survey and some new results. – Automatica,v.26, pp.459-474.
  4. Little R.J., Schlusther M.D., 1985. Maximum likelihood estimation for mixed continuous and categorical data with missing values// Biometrika, V.72,p.497-512.
  5. Djumanov O.I. 2011. Adaptive designing for neuronetworking system of processing the data with non-stationary nature//Peer-reviewed & Open access journal “ATI - Applied Technologies & Innovations”, Issue 1, April 2011. -Prague, 2011. - Volume 4. - pp. 48-57.
  6. Djumanov O.I. 2008. Adaptive training of intellectual system of processing and analysis of the non-stationary on nature information // Fifth World Conference on Intelligent Systems for Industrial Automation, 25-27 November. – Tashkent,Uzbekistan, p.133-140
  7. Golub G.H., Pereyra V., 1973. The Differentiation of Pseudo-Inverses and Nonlinear Least Squares Problems Whose Variables Separate// SIAM Journal Number Analise. - V.10. - p.413-432.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью

Copyright © 2025 UzScite | E-LINE PRESS