Please use this identifier to cite or link to this item: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/33367
Title: Вдосконалення методів статистичного аналізу для обробки інформації про стан масивів гірських порід
Other Titles: IMPROVING THE METHODS OF STATISTICAL ANALYSIS FOR PROCESSING INFORMATION ON THE CONDITION OF MINING ROCKS
Authors: Скрипник, Тетяна Володимирівна
Тихонова, Оксана Анатоліївна
Skrypnyk, T.
Tykhonova, O.
Keywords: ковзне середнє
тренд
гірська геомеханіка
трендові ділянки
моніторинг
часовий ряд
Issue Date: Nov-2021
Publisher: Покровськ: ДонНТУ
Citation: Скрипник, Т.В. Вдосконалення методів статистичного аналізу для обробки інформації про стан масивів гірських порід / Т.В. Скрипник, О.А. Тихонова // Науковий вісник ДонНТУ : наук. зб. – Покровськ: ДонНТУ, 2019. - №1-2 2019. – С. 42-47. – Бібліогр.: 5 назв.
Abstract: У технічному аналізі особливою популярністю користуються індикатори, що базуються на алгоритмах змінного середнього. При використанні змінного середнього, дослідник цифрового ряду має можливість виділити тренд або інші характеристики, подавити випадкову компоненту. Однак інструменти дослідження часових рядів, засновані на алгоритмах ковзних середніх, мають істотні недоліки, які призводять до зниження результативності. У зв'язку з цим розробка нового класу алгоритмів змінного середнього, в якому усунуті недоліки класичних алгоритмів, є актуальним моментом, як в теоретичному, так і в прикладному значенні для різних областей науки, техніки, економіки. Математична модель нового алгоритму ковзного середнього (синтетичне ковзне середнє (SMA)) була запропонована і розглянута в роботі. [1] В цій роботі розглянуто задачу модифікації методів обробки інформації про стан масиву гірських порід для комп'ютерної підтримки прийняття рішень з вибору систем розробки та їх елементів.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/33367
ISSN: 2415-7902
Appears in Collections:Наукові публікації кафедри прикладної математики та інформатики

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Скрипник Т.В..pdf675,66 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.