Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "time models" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Volatility Persistence and Predictability of Squared Returns in GARCH(1,1) Models
    Autorzy:
    Triacca, Umberto
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/483247.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    GARCH Models
    returns
    time series
    volatility persistence
    Opis:
    Volatility persistence is a stylized statistical property of financial time-series data such as exchange rates and stock returns. The purpose of this letter is to investigate the relationship between volatility persistence and predictability of squared returns.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2009, 1, 3; 285-291
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Theoretical Aspects of Using Markov Models in Research of Exchange Rate Volatility
    Teoretyczne aspekty wykorzystania modeli Markowa do badania zmienności kursu walutowego
    Autorzy:
    Włodarczyk, Aneta
    Szmigiel, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/904704.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Markov models
    time series
    exchange rate volatility
    calendar anomalies
    Opis:
    During modeling of short-run exchange rate fluctuations, there is usually a need for taking into consideration some random-type conditions, i.e. it is necessary to abandon the fundamental exchange rate theories in favor of probabilistic modeling. Among stochastic models, of special interest are Markov models. The main advantages of Markov models include a relative simplicity of construction, easy inferences, well-known estimation methods and especially consistence of properties of these models with the observed properties of many real phenomena. Application of switching models is based on a general assumption that the examined time series can be presented as sequences of random variables of a known type of conditional distribution in all regimes. Known from literature propositions concerning the modeling of exchange rate with the use of switching models did not provide sufficiently good forecasts of the future exchange rate levels because of, among others, low frequency of data used for the construction of the model (quarterly or monthly data). The authors are going to continue the examination of the PLN exchange rate fluctuation with the use of Markov models that was started in this paper. The next stage of their work will be connected with conducting empirical research concerning the occurrence of calendar anomalies in the Polish currency market. For this purpose, a new method based on the Markov chains theory will be applied, which offers a new perspective to this problem. Testing o f the calendar time hypothesis has been considered so far mostly in the aspect of comparison of daily expected values and variances of exchange rate return rates. Then, on the basis of the da ta concerning exchange rates for high measurement frequency, a Ma rkov switching model will be constructed and used for description of the PLN depreciation and appreciation period.
    Prawidłowe oszacowanie kierunku zmian kursu wymiany może zmniejszyć ryzyko inwestycji w walutę lub może pozwolić na osiągnięcie większych dochodów z tej inwestycji. W opracowaniu tym autorzy przedstawiają propozycję zastosowania modeli Markowa do wykrycia i opisania prawidłowości rządzących procesem zmienności kursu walutowego. W pierwszej części została wykorzystana teoria łańcuchów Markowa do badania anomalii kalendarzowych występujących n a rynku walutowym związanych z efektem weekendowym lub efektem stycznia. W artykule przedstawiona została również metoda o parta na teorii łańcuchów Markowa, k tó ra może posłużyć d o zbadania wzajemnych powiązań pomiędzy zmiennością wolumenu obrotu oraz zmiennością cen dla terminowych kontraktów walutowych. W drugiej części zostaną przedstawione zagadnienia związane z budową i estymacją parametrów przełącznikowych modeli Markowa. W oparciu o modele przełącznikowe można prognozować zmiany kursu walutowego. Praca ma charakter teoretyczny. Badania empiryczne zostaną przeprowadzone w późniejszym terminie.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Autocovariance and Linear Transformations of Markov Switching VARMA Processes
    Autorzy:
    Cavicchioli, Maddalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2076570.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    time series
    multivariate ARMA
    state-space models
    Markovchains
    changes in regime
    autocovariance
    linear representations
    Opis:
    We study the autocovariance structure of a general Markov switching second-order stationary VARMA model. Then we give stable finite order VARMA(p∗, q∗) representations for those M-state Markov switching VARMA(p, q) processes where the observables are uncorrelated with the regime variables. This allows us to obtain sharper bounds for p∗and q∗ with respect to the ones existing in literature. Our results provide new insights into stochastic properties and facilitate statistical inference about the orders of MS-VARMA models and the underlying number of hidden states
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2014, 4; 275-289
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting Models Based on Fuzzy Logic: An Application on International Coffee Prices
    Modele prognostyczne oparte na logice rozmytej: aplikacja dotycząca międzynarodowych cen kawy
    Autorzy:
    Fatih, Chellai
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2168712.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    fuzzy logic
    time series
    forecasting
    coffee prices
    FTS models
    logika rozmyta
    szeregi czasowe
    prognozowanie
    ceny kawy
    Opis:
    In recent decades, Fuzzy Time Series (FTS) has become a competitive, sometimes complementary, approach to classical time series methods such as that of Box-Jenkins. This study has two different purposes: a theoretical purpose, presenting an overview of the fuzzy logic and fuzzy time series models, and a practical purpose, which is to estimate and forecast monthly international coffee prices during the period 2000-2022. Analysing and forecasting the dynamics of coffee prices is of great interest to producers, consumers, and other market actors in managing and making rational decisions. The findings showed that international coffee prices exhibited significant fluctuations, with large increases and decreases influenced mainly by the level of top-ranked producers. The forecasted results revealed that a decrease in prices during the next six months (Jan 2023 to June 2023) is expected. Based on the results, it is also clear that the FTS models are more flexible and can be applied in forecasting time-series variables. At the same time, volatility and, sometimes, the unexpected swingsin coffee prices continue to draw more criticism and raise different issues regarding the roles of the markets and countries in ensuring food security.
    W ostatnich dziesięcioleciach rozmyte szeregi czasowe stały się konkurencyjnym, czasem uzupełniającym, podejściem wobec klasycznych metod analizy szeregów czasowych, takich jak metoda Boxa-Jenkinsa. Prezentowane badanie ma dwa różne cele: cel teoretyczny, w którym przedstawiono przegląd logiki rozmytej i modeli rozmytych szeregów czasowych, oraz cel praktyczny, którym jest oszacowanie i prognoza miesięcznych międzynarodowych cen kawy w okresie 2000-2022. Analiza i prognozowanie dynamiki cen kawy ma duże znaczenie dla producentów, konsumentów i uczestników rynku w zarządzaniu i podejmowaniu racjonalnych decyzji. Wyniki pokazały, że międzynarodowe ceny kawy wykazywały duże wahania, z dużymi wzrostami i spadkami, na które wpływ miał głównie poziom czołowych producentów. Zgodnie z wynikami prognoz należy spodziewać się spadku cen w ciągu najbliższych sześciu miesięcy (od stycznia do czerwca 2023 r.). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że modele FTS są bardziej elastyczne i mogą być stosowane w prognozowaniu zmiennych szeregów czasowych. Z drugiej strony zmienność, a czasami nieoczekiwane zmiany cen kawy nadal powodują coraz większą krytykę i sygnalizują, że należy zwrócić uwagę na różne kwestie dotyczące roli rynków i państw w zapewnianiu bezpieczeństwa żywnościowego.
    Źródło:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2022, 26, 4; 1-16
    1507-3866
    Pojawia się w:
    Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Context-driven Maintenance: an eMaintenance approach
    Kontekstowe utrzymanie ruchu: podejście eMaintenance
    Autorzy:
    Galar, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/961302.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    context
    time series
    hybrid models
    symbolic
    data driven
    prognosis
    CMMS
    fusion
    kontekst
    szeregi czasowe
    modele hybrydowe
    symboliczny
    dane
    predykcja
    fuzja
    Opis:
    All assets necessarily suffer wear and tear during operation. Prognostics can assess the current health of a system and predict its remaining life based on features capturing the gradual degradation of its operational capabilities. Prognostics are critical to improve safety, plan successful work, schedule maintenance, and reduce maintenance costs and down time. Prognosis is a relatively new area but has become an important part of Condition-based Maintenance (CBM) of systems. As there are many prognostic techniques, usage must be attuned to particular applications. Broadly stated, prognostic methods are either data-driven, rule based, or model-based. Each approach has advantages and disadvantages; consequently, they are often combined in hybrid applications. A hybrid model can combine some or all model types; thus, more complete information can be gathered, leading to more accurate recognition of the fault state. This approach is especially relevant in systems where the maintainer and operator know some of the failure mechanisms, but the sheer complexity of the assets precludes the development of a complete model-based approach. The paper addresses the process of data aggregation into a contextual awareness hybrid model to get RUL values within logical confidence intervals so that the life cycle of assets can be managed and optimised.
    Wszystkie środki techniczne w trakcie użytkowanie podlegają procesom zużycia i starzenia. Metody i narzędzia prognostyczne pozwala na ocenę bieżącego stanu systemu i przewiduje pozostały czas życia, w oparciu o identyfikację stopniowego pogarszania jego możliwości operacyjnych. Prognozowanie jest niezbędne do poprawy bezpieczeństwa, skutecznego planowania i harmonogramowania prac obsługowo-naprawczych oraz obniżenia kosztów konserwacji i przestojów. Prognozowanie jest stosunkowo nowym obszarem, ale stało się ważnym elementem strategii eksploatacji według stanu technicznego (ang. Condition Based Maintenance). Ponieważ istnieje wiele technik prognozowania, ich wykorzystanie musi być dopasowane do poszczególnych zastosowań. Ogólnie mówiąc, metody prognostyczne oparte są albo na analizie danych, albo na regułach albo na modelach. Każde podejście posiada swoje wady i zalety; z tego też względu są one często łączone w ramach zastosowań hybrydowych. Model hybrydowy może łączyć kilka lub wszystkie typy modeli; w ten sposób, można pozyskać pełniejszą informację, prowadząc do bardziej dokładnego rozpoznania zdarzenia. To podejście jest szczególnie istotne w systemach, w których operator i serwisant posiadają wiedzę na temat mechanizmów powstawania wybranych uszkodzeń, ale sama złożoność obiektów technicznych wyklucza opracowanie podejścia zorientowanego modelowo. Artykuł lokuje proces agregacji danych w obszar kontekstowej świadomości modeli hybrydowych, w celu uzyskania wartości przydatności resztkowej RUL (ang. RUL-Remaining Useful Life) w obrębie logicznych przedziałów ufności, tak aby cykl życia obiektów mógł być zarządzany i optymalizowany.
    Źródło:
    Management Systems in Production Engineering; 2014, 3 (15); 112-120
    2299-0461
    Pojawia się w:
    Management Systems in Production Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie ruchu stacji EPN/IGS "Wrocław" na podstawie analizy ciągów czasowych obserwacji GPS
    The time series of GPS observation from period of 9 years existence of permanent station "Wrocław" was analyzed
    Autorzy:
    Kontny, B.
    Szwed, S.
    Zając, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385574.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    stacje permanentne GPS
    szeregi czasowe
    parametry ruchu
    modele liniowe
    składowe okresowe
    GPS permanent stations
    time series
    movement parameters
    linear models
    periodic components
    Opis:
    W artykule poddano analizie szeregi czasowe współrzędnych z okresu 9 lat istnienia permanentnej stacji GPS "Wrocław". Badane szeregi zostały zbudowane z tygodniowych rozwiązań sieci EPN. Analiza została przeprowadzona w celu identyfikacji charakteru ruchu punktu "WROC" oraz wyznaczenia składowych prędkości tego ruchu. Założono przy tym trzy modele ruchu punktu: model liniowy, w którym punkt porusza się ruchem jednostajnym ze stałą prędkością w czasie (wykorzystując do wyznaczenia współczynników modelu liniowego metodę odporną na błędy grube); model, w którym położenie punktu ulega okresowym zmianom oraz model z przemieszczeniem epizodycznym, czyli skokową zmianą współrzędnych. Uzyskane wyniki poddano analizie, w wyniku której można sformułować następujące wnioski: 1) Na model ruchu liniowego składa się głównie prędkość dryftu eurazjatyckiej płyty kontynentalnej. Po odjęciu tego ruchu zostaje prędkość rezydualna (wewnątrzpłytowa), która wynosi ok. 1,5 mm/rok w kierunku NW. 2) W wyniku analizy spektralnej stwierdzono cykliczne zmiany położenia punktu "WROC". Dla wszystkich współrzędnych (N, E, U) istotne składowe cykliczne mają charakter długookresowy. Dominują składowe 9- i 4,5-letnie o amplitudzie 1,2 mm i 2,2 mm, odpowiednio dla współrzędnych horyzontalnych N i E oraz 4,0 mm dla współrzędnej wertykalnej. 3) Nie stwierdzono skokowych zmian współrzędnych (przemieszczeń epizodycznych) punktu "WROC". Fakt ten potwierdza przydatność tego punktu do badań geodynamicznych.
    Studied time series was formed from EPN Network weekly solutions. The identification of the movement character and movement velocity estimation were the aims of the analysis. Three models of the point's movement were assumed: linear model with invariable velocity monotonous movement (using robust estimation for linear model coefficients determination); model in which point location periodically changes and model with episodic displacement, or with coordinate jump. Results were analyzed and interpreted resulting following conclusions: 1. Linear model parameters consist of mainly Euro-Asiatic continental plate velocity. Residual (intraplate) velocity remains up to 1.5 mm/y NW after removing plate movement. 2. Periodic changes of "OC" point location were confirmed by results of spectral analysis. Periodical components for all coordinates have a character of long period oscillations. 9 and 4.5 year component dominates with amplitude 1.2 mm/y and 2.2 mm/y for horizontal coordinates, N and E respectively and 3.8 mm/y for vertical one. 3. Coordinate jumps (episodic displacements) were not detected for "WROC" station. The usefulness of this station for geodynamic studies was confirmed.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 1/1; 141-155
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Quantitative and qualitative methods for evaluation of measurement signals on the example of vibration signals analysis from the corps of prototype reclaimer regmas
    Ilościowe i jakościowe metody oceny sygnałów pomiarowych na przykładzie analizy sygnałów wibracji prototypowego regeneratora mas formierskich REGMAS
    Autorzy:
    Kowal, J.
    Dańko, J.
    Stojek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/353831.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    vibration signals
    mould sand reclaimer
    signal analysis
    parametric and non-parametric models
    time series
    masy formierskie
    sygnały drgań
    analiza sygnału
    parametryczne i nieparametryczne modele szeregów czasowych
    Opis:
    The article presents examples of vibration signals analysis derived from the research of prototype reclaimer REGMAS. After the division of the time-frequency analysis methods of measuring signals, their non-parametric and parametric models were estimated. At the end of the article the summary and conclusions were set.
    W artykule zaprezentowano przykłady analizy sygnałów wibracji uzyskanych z badań prototypowego regeneratora mas formierskich REGMAS. Po dokonaniu podziału czasowo-częstotliwościowych metod analizy sygnałów pomiarowych, wyznaczono ich modele parametryczne i nieparametryczne. Na końcu zawarto podsumowanie oraz wnioski końcowe dotyczące przedstawionych analiz.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2013, 58, 3; 827-831
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ niepewności makroekonomicznej na oszczędności przedsiębiorstw
    Impact of Macroeconomic Uncertainty on Corporate Savings
    Autorzy:
    Nehrebecka, Natalia
    Brzozowski, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/576047.pdf
    Data publikacji:
    2016-10-31
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Analiz Ekonomicznych
    Tematy:
    niepewność makroekonomiczna
    szoki idiosynkratyczne
    oszczędności
    dane panelowe
    GMM
    system GMM
    szeregi czasowe
    modele klasy ARCH/GARCH
    macroeconomic uncertainty
    idiosyncratic shocks
    savings
    panel data
    system GMM estimator
    time series
    ARCH/GARCH models
    Opis:
    The article aims to verify the impact of macroeconomic uncertainty and idiosyncratic shocks on corporate savings and the cash holdings of companies in Poland. The analysis is based on an unbalanced panel data for companies with at least 10 workers for the 1995–2012 period, as provided by Poland’s Central Statistical Office (GUS) in its GUS F-02 reports. To verify the impact of macroeconomic uncertainty on savings, models were estimated using the GMM estimator with HAC, and the influence of idiosyncratic shocks on corporate savings was identified with use of a robust system GMM estimator. The study shows that Polish companies tend to adapt their savings and cash resources to the level of macroeconomic uncertainty. The findings also indicate that companies maintain a security buffer in the form of accumulated savings as a precaution for fear of idiosyncratic shocks.
    Celem artykułu jest weryfikacja wpływu niepewności makroekonomicznej i szoków idiosynkratycznych na oszczędności i zasoby środków pieniężnych przedsiębiorstw w Polsce. Analizę przeprowadzono na podstawie jednostkowych niezbilansowanych danych panelowych przedsiębiorstw, zatrudniających co najmniej 10 pracowników, zawartych w rocznych sprawozdaniach GUS F-02 z lat 1995–2012. W przypadku weryfikacji wpływu niepewności makroekonomicznej na oszczędności oszacowano modele za pomocą estymatora GMM z błędami HAC, natomiast identyfikacji wpływu szoków idiosynkratycznych na oszczędności dokonano za pomocą odpornego estymatora systemowego GMM. Polskie przedsiębiorstwa dostosowują posiadane oszczędności i zasoby środków pieniężnych do poziomu niepewności makroekonomicznej. Uzyskane wyniki wskazują też na motyw przezornościowy utrzymywania bufora bezpieczeństwa w postaci zgromadzonych oszczędności z obawy przed szokami idiosynkratycznymi.
    Źródło:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics; 2016, 285, 5; 51-69
    2300-5238
    Pojawia się w:
    Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych
    Aproximation of air monitoring data gaps by means of time-series neural models
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297640.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    szereg czasowy
    modele neuronowe
    stężenia chwilowe
    dane monitoringu
    brakujące dane
    luki pomiarowe
    aproksymacja
    time series
    neural models
    air pollution
    air monitoring
    hourly concentrations
    monitoring data
    missing data
    measure gaps
    approximation
    Opis:
    W pracy oceniono możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Do predykcji stężeń wykorzystano neuronowe modele szeregów czasowych. Jakość modelowania testowano na rzeczywistych danych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza Łódź-Widzew, zarejestrowanych w latach 2004-2008. Analizie poddano względnie kompletny zbiór danych, obejmujący stężenia 6 podstawowych zanieczyszczeń powietrza: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Celem badawczym było określenie i porównanie dokładności predykcji stężeń różnych zanieczyszczeń powietrza. Modelowanie przeprowadzono, stosując sztuczne sieci neuronowe. Trening sieci odbywał się przy użyciu liniowego algorytmu pseudoinwersji. Wyjściem modelu było stężenie wybranego zanieczyszczenia w określonym czasie. Wejściami były wartości stężeń zarejestrowane w godzinach wcześniejszych. Każdy model charakteryzowały dwie wielkości: horyzont prognozy i liczba wartości opóźnionych. W analizie określono dokładność predykcji stężeń wybranych zanieczyszczeń dla stałej liczby wartości opóźnionych równej 24 przy zmieniającym się horyzoncie prognozy od 1 do 240 godz. Jako kryterium jakości modelowania przyjęto wartość błędu aproksymacji.
    An assessment of quality of air pollutants concentration modeling was the main research purpose. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create time-series models. The quality of approximation was tested on the actual set of air monitoring data, gathered over a 5-year period at the measure site in Lodz-Widzew (Central Poland). The examined time-series involved hourly concentrations of main air pollutants: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. The research aim was the estimation and the comparison of prediction accuracy for different air pollutants. Time-series models were characterized by two parameters which might influence the prediction quality: lookahead and steps. For all models the constant number of steps equal 24 hours was assumed. The effect of changes of lookahead in the range 1÷ 240 hours was analyzed. It was stated that the decreasing of precision of time-series models with the increase of lookahead is observed. The drop of accuracy depends on pollutant. The furthest reasonable prognosis may be done for ozone concentration. Approximation accuracy shortens in the order: O3, CO, SO2, PM10, NO2, NO.
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 3; 231-239
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of the results of time series prediction obtained with the classical GMDH algorithm and the modified method containing sensitivity functions
    Porównanie rezultatów predykcji szeregów czasowych uzyskanych za pomocą klasycznego algorytmu GMDH oraz zmodyfikowanej metody GMDH z funkcjami czułości
    Autorzy:
    Bobkowska, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155812.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    complex systems
    prediction
    sensitivity functions
    GMDH
    partial models
    Kolmogorov-Gabor equation
    time series
    short sample of data
    systemy złożone
    predykcja
    funkcje czułości
    modele częściowe
    równania Kołmogorowa-Gabora
    szeregi czasowe
    próbki niewielu danych
    Opis:
    The paper presents the results of prediction experiments dealing with the behavior of a complex process containing significant regularity which is modeled by a given time series. In my research I use only a small amount of the input data in order to predict future states of the aforementioned time series using a modified GMDH containing sensitivity functions. It turns out that, for some specific processes, sensitivity functions allow us to obtain more accurate results than the classical GMDH.
    Poniższy artykuł przedstawia wyniki eksperymentów dotyczących predykcji zachowania pewnego złożonego procesu zawierającego znaczne regularności, który modelowany jest za pomocą szeregu czasowego. W celu predykcji kolejnych wartości szeregu korzystam jedynie z niewielkiej ilości danych wejściowych stosując zmodyfikowaną metodę GMDH (Group Method of Data Handling) zawierającą funkcje czułości. Metody statystyczne stosowane zwykle w celu ustalenia zależności między poszczególnymi zmiennymi są całkowicie nieprzydatne w warunkach niewielkiej ilości danych wejściowych. Trudno w takich warunkach dostrzec i zbadać regularności szeregu i zależności pomiędzy zmiennymi tego szeregu. Nawet jeśli badany szereg jest szeregiem ze ściśle określoną regularnością, to nie mamy pewności, że ilość próbek, na których ma sposobność pracować badacz jest wystarczająca do określenia wszystkich jego cech. Proces przedstawiony za pomocą pewnego szeregu, może mieć np. składnik cykliczny, który przy małej ilości próbek będzie niewidoczny. Korzystamy więc z narzędzia umożliwiającego uchwycenie wahań analizowanego procesu, jego siły czy kierunku wykorzystywanego między innymi w dyscyplinach zajmujących się sterowaniem procesami. Jednym z takich narzędzi szacujących są właśnie funkcje czułości. Uzyskiwane rezultaty badań pokazują, że zastosowanie funkcji czułości pozwala na otrzymanie dokładniejszych wyników predykcji niż klasyczna metoda GMDH dla pewnych szczególnych zachowań procesu.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 7, 7; 688-691
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies