RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



КО:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


КО, 2018, том 42, выпуск 6, страницы 1093–1100 (Mi co596)  

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах

Ю. А. Кропотов, А. Ю. Проскуряков, А. А. Белов

Муромский институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых», Муром, Россия

Аннотация: Прогнозирование изменений параметров временных рядов является актуальной задачей при мониторинге исследуемых процессов в цифровых информационных системах управления при исследовании проблем увеличения горизонта предсказания и минимизации погрешности прогноза. В работе исследуются алгоритмы прогноза, основанные на моделях, воспроизводящих динамику временного ряда в форме искусственных нейронных сетей. Получены уравнения функционирования и обучения искусственной нейронной сети в матричной форме, получен алгоритм обратной подстановки, с помощью которого можно увеличить глубину прогноза. В работе представлено решение задачи прогноза, состоящее в нахождении оценок предсказания посредством минимизации функции потерь – квадрата нормы отклонения оценок от наблюдаемых значений временного ряда и в определении коэффициентов модели алгоритмом обучения искусственных нейронных сетей итерационным методом обратного распространения ошибок. Применение разработанных алгоритмов позволило построить структурную схему реализации нейросетевого прогнозирования, с помощью которого можно получить достаточно точное представление об изменениях параметров временных рядов в системах мониторинга исследуемых процессов по критериям длительности и минимизированной погрешности получения прогноза.

Ключевые слова: прогнозирование, информационные системы управления, функциональный ряд, нейронная сеть, временной ряд, трехслойный персептрон.

DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-6-1093-1100

Полный текст: PDF файл (951 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../420619.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 21.12.2017

Образец цитирования: Ю. А. Кропотов, А. Ю. Проскуряков, А. А. Белов, “Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах”, КО, 42:6 (2018), 1093–1100

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KroProBel18}
\by Ю.~А.~Кропотов, А.~Ю.~Проскуряков, А.~А.~Белов
\paper Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах
\jour КО
\yr 2018
\vol 42
\issue 6
\pages 1093--1100
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co596}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-2018-42-6-1093-1100}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co596
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v42/i6/p1093

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:9
    Полный текст:3
    Литература:4

     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2019