РАСПОЗНАВАНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНЫХ РАЗНОСТНЫХ СХЕМ

Описан метод распознавания зависимостей, в котором каждой модели сопоставляется линейная или нелинейная структурная разностная схема. Включение в структурные модели нелинейных разностных схем позволяет существенно расширить множество распознаваемых зависимостей. Метод даёт возможность выбрать искомую модель среди заданного множества зависимостей. Выбирают ту модель, для которой расстояние между вектором оценок коэффициентов авторегрессии и соответствующей областью допустимых значений коэффициентов структурной разностной схемы минимально. Проведена апробация метода с помощью статистического моделирования методом Монте-Карло.

Авторы

Тэги

распознавание функциональная зависимость структурная модель разностная схема авторегрессия временной ряд.

Тематические рубрики

Прикладные науки. Медицина. Технология

Предметные рубрики

В этом же номере:

НОВЫЙ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ ДЛЯ ЗАДАЧ С ТРЕМЯ ВЫБОРКАМИ, БОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНЫЙ, ЧЕМ КРИТЕРИЙ УИТНИ, ИНТЕРВАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ФУНКЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ, ...

Резюме по документу**

Описан метод распознавания зависимостей, в котором каждой модели сопоставляется линейная или нелинейная структурная разностная схема. <...> Включение в структурные модели нелинейных разностных схем позволяет существенно расширить множество распознаваемых зависимостей. <...> Метод даёт возможность выбрать искомую модель среди заданного множества зависимостей. <...> Выбирают ту модель, для которой расстояние между вектором оценок коэффициентов авторегрессии и соответствующей областью допустимых значений коэффициентов структурной разностной схемы минимально. <...> Проведена апробация метода с помощью статистического моделирования методом Монте-Карло. <...> Описан метод распознавания зависимостей, в котором каждой модели сопоставляется линейная или нелинейная структурная разностная схема. <...> Включение в структурные модели нелинейных разностных схем позволяет существенно расширить множество распознаваемых зависимостей. <...> Метод даёт возможность выбрать искомую модель среди заданного множества зависимостей. <...> Выбирают ту модель, для которой расстояние между вектором оценок коэффициентов авторегрессии и соответствующей областью допустимых значений коэффициентов структурной разностной схемы минимально. <...> Проведена апробация метода с помощью статистического моделирования методом Монте-Карло. <...>

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

РАСПОЗНАВАНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРНЫХ РАЗНОСТНЫХ СХЕМ

Помощь:

Участники: