1. Електронний архів ДонНТУ м.Покровськ
  2. Наукові видання ДонНТУ
  3. Наукові періодичні видання
  4. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація
  5. Випуск 2 (25)'2013
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/22812
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorДегтяренко, И.В.-
dc.contributor.authorГарматенко, А.М.-
dc.contributor.authorЯрошенко, О.А.-
dc.contributor.authorDegtyarenko, I.V.-
dc.contributor.authorGarmatenko, A.M.-
dc.contributor.authorYaroshenko, O.A.-
dc.contributor.authorДегтяренко, І.В.-
dc.contributor.authorГарматенко, О.М.-
dc.date.accessioned2013-09-20T10:57:45Z-
dc.date.available2013-09-20T10:57:45Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationНаукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Обчислювальна техніка та автоматизація. Випуск 2 (25). - Донецьк, ДонНТУ, 2013. С - 111-119en_US
dc.identifier.issn2075-4272-
dc.identifier.otherУДК 519.216-
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/22812-
dc.descriptionThe questions of developing a predictive model for fractal process are considered. Self-similarity and long-term memory are inherent for fractal processes. This is the basis for building predictive models of these processes. The general concept of developing a predictive ARFIMA model is described in the article. The interrelation of the parameters of ARFIMA model with fractal properties of the process is analyzed. The recommendations for the practical application to describe stationary processes within longterm memory are examined in the article. The procedure for calculating the parameter d of ARFIMA models using Whittle is described. A new method of determining this parameter is based on calculating the Hurst parameter using “Detrended Fluctuation Analysis” is described. This method provides the most stable and adequate Hurst parameter estimation for fractal processes. The dependences of Hurst calculation accuracy parameters and average interval of correlation with the length of data’s window are analyzed. The recommendations about selection of the minimum length of data’s window are given. The efficiency of the proposed method is evaluated by numerical simulation. Two prediction models of fractal process were constructed. The parameter d of first ARFIMA model was calculated by Whittle method. The parameters of the second model were calculated by the proposed method. The method of the relative error of approximation was used in assessing the quality of prediction. The simulation results showed that the developed method increases the horizon of forecasting fractal process by 6% in comparison with application of the classical approach, based on the method of Whittle.en_US
dc.description.abstractВ статье рассмотрены вопросы построения прогностической ARFIMA модели фрактального процесса. Проведен анализ взаимосвязи параметров ARFIMA модели с показателем Херста. Описана методика определения параметров данной модели на основе использования метода «Detrended Fluctuation Analysis». Исследована эффективность применения данной методики при построении прогностических моделей.en_US
dc.publisherДонецький національний технічний університетen_US
dc.subjectфрактальний процесen_US
dc.subjectARFIMAen_US
dc.subjectпоказник Херстаen_US
dc.subjectпрогностична модельen_US
dc.subjectDetrended Fluctuation Analysisen_US
dc.subjectfractal processen_US
dc.subjectHurst parameteren_US
dc.subjectpredictive modelen_US
dc.subjectфрактальный процессen_US
dc.subjectпоказатель Херстаen_US
dc.subjectпрогностическаяen_US
dc.titleИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ARFIMA МОДЕЛИ ФРАКТАЛЬНОГО ПРОЦЕССАen_US
dc.title.alternativeIdentification of ARFIMA Model’s Parameters for Fractal Processen_US
dc.title.alternativeІдентифікація параметрів ARFIMA моделі фрактального процесуen_US
dc.typeArticleen_US
Розташовується у зібраннях:Випуск 2 (25)'2013
Наукові праці співробітників кафедри Автоматики і телекомунікації

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
дегтяренко.pdf496,91 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.