SCI Библиотека
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества... ещё…
Монография посвящена изучению временных рядов, встречающихся в различных областях физики, механики, астрономии, техники, экономики, биологии, медицины. Основная ориентация книги — практическая: методы теоретического анализа иллюстрируются детально проработанными примерами, а результаты наглядно представлены на многочисленных графиках. Вместе с тем теоретический уровень изложения очень высок. Для более глубокого понимания выводов и выкладок приводится большое число упражнений. Книга рассчитана на математиков и специалистов различных областей науки и техники. Она доступна аспирантам и студентам университетов.
В основу книги Бокса и Дженкинса положено использование данных о корреляционной функции (или функциях) одномерного и многомерного временных рядов. Особое внимание уделено нестационарным временным рядам, содержащим либо стационарные приращения, либо периодические нестационарности (что особенно важно для геофизических приложений). В первый выпуск вошли главы, содержащие основные сведения из корреляционной теории случайных процессов, выбор модели, оценивание ее параметров и проверку модели, а также модели для сезонных временных рядов. Книга написана очень ясно и доступно; авторы, как правило, рассматривают конкретные примеры, доводимые до числовых результатов и позволяющие читателю научиться самостоятельно применять рекомендуемые методы. В конце книги приложены алгоритмы вычислений и таблицы используемых рядов. Книга будет весьма полезна специалистам по прикладной математике, геофизикам, физикам, астрономам, обработчикам данных наблюдений, экономистам, плановикам - всем лицам, встречающимся на практике с анализом и прогнозированием эмпирических величин, меняющихся со временем.
Во второй выпуск вошли гл. 10 — 13. В гл. 10 рассматриваются модели линейных передаточных функций, представимые в виде конечно-разностных уравнений. Гл. 11 посвящена методам идентификации, подгонки и проверки этих моделей. В гл. 12 изучаются задачи регулирования систем с прямой и обратной связями. Наконец, в гл. 13 рассмотрены некоторые дальнейшие задачи регулирования, такие, как перенос источника шума в различные точки системы, управление с ограничением дисперсии входа и другие.
Изложены элементы теории экспертно-статистических систем. Приводится описание процедур прогнозирования на основе метода аналогов, а также программная система ЭКСПАМ, в которой реализованы алгоритмы экспертно-статистической обработки применительно к решению задачи прогнозирования временных рядов по малым выборкам с применением метода аналогов. Приводятся примеры.
Содержание пособия включает изложение основных подходов направления интеллектуального анализа временных рядов (Time Series Data Mining), которое в настоящее время объединяет статистические, нейросетевые и нечеткие модели и технологии анализа временных рядов. Описание моделей и технологий базируется на современном обзоре отечественных и зарубежных источников, системном подходе и сопровождается примерами и контрольными вопросами. Рассматриваются авторские модели временных рядов на основе анализа нечетких тенденций, позволяющие прогнозировать не только числовые значения временных рядов, но и направление их изменения, а также генерировать краткое описание поведения временного ряда в лингвистической форме.
Пособие предназначено для поддержки дисциплин «Интеллектуальные информационные технологии», «Информационные технологии», «Информатика», дневной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения, а также для магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области интеллектуальной обработки данных.
Содержание пособия включает изложение основных подходов направления интеллектуального анализа временных рядов (Time Series Data Mining), которое в настоящее время объединяет статистические, нейросетевые и нечеткие модели и технологии анализа временных рядов. Описание моделей и технологий базируется на современном обзоре отечественных и зарубежных источников, системном подходе и сопровождается примерами и контрольными вопросами. Рассматриваются авторские модели временных рядов на основе анализа нечетких тенденций, позволяющие прогнозировать не только числовые значения временных рядов, но и направление их изменения, а также генерировать краткое описание поведения временного ряда в лингвистической форме.
Пособие предназначено для поддержки дисциплин «Интеллектуальные информационные технологии», «Информационные технологии», «Информатика», дневной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения, а также для магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области интеллектуальной обработки данных.