Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Реферативна база даних (6)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Щелкалин В$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 8
Представлено документи з 1 до 8
1.

Щелкалин В. Н. 
Гибридные модели и методы прогнозирования временных рядов на основе методов "Гусеница"-SSA и Бокса-Дженкинса [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2014. - № 5(4). - С. 43-62. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2014_5(4)__8
Предложены гибридные математические модели различной сложности для прогнозирования временных рядов и методы их структурной идентификации. Разработанные методы прогнозирования основаны на совместном использовании методов "Гусеница" - SSA и Бокса - Дженкинса, а синтезированные на их основе гибридные математические модели являются приоритетными на сегодняшний день вероятностно-детерминированными декомпозиционными моделями. Экспериментальные результаты показывают эффективность предложенных методов прогнозирования.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.609 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
2.

Щелкалин В. Н. 
Модель авторегрессии — спектрально проинтегрированного скользящего среднего [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Технологический аудит и резервы производства. - 2014. - № 1(4). - С. 30-33. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Tatrv_2014_1
Попередній перегляд:   Завантажити - 181.387 Kb    Зміст випуску     Цитування
3.

Щелкалин В. Н. 
Гибридные математические модели и методы прогнозирования временных рядов с учётом внешних факторов [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2014. - № 6(4). - С. 38-58. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2014_6(4)__7
Предложены математические модели прогнозирования нестационарных временных рядов с учетом внешних факторов и методы их структурной идентификации, основанные на совместном использовании многомерного варианта метода "Гусеница"-SSA и моделей SARIMAX, расширенных для прогнозирования временных рядов с несколькими сезонными составляющими и с учетом нескольких экзогенных переменных. Экспериментальные результаты показывают высокую эффективность предложенных моделей прогнозирования при выборе подходящих структурных параметров в сравнении с моделями SARIMAX.Предложены математические модели прогнозирования взаимосвязанных нестационарных временных рядов и методы их структурной идентификации, основанные на совместном использовании многомерного варианта метода "Гусеница"-SSA и моделей VARMAX и SARIMAX. Экспериментальные результаты показывают высокую эффективность предложенных моделей прогнозирования при выборе подходящих структурных параметров в сравнении с моделями VARMAX.
Попередній перегляд:   Завантажити - 3.517 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
4.

Щелкалин В. Н. 
Гибридные математические модели и методы прогнозирования взаимосвязанных нестационарных временных рядов [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2015. - № 1(4). - С. 42-58. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2015_1(4)__7
Предложены математические модели прогнозирования нестационарных временных рядов с учетом внешних факторов и методы их структурной идентификации, основанные на совместном использовании многомерного варианта метода "Гусеница"-SSA и моделей SARIMAX, расширенных для прогнозирования временных рядов с несколькими сезонными составляющими и с учетом нескольких экзогенных переменных. Экспериментальные результаты показывают высокую эффективность предложенных моделей прогнозирования при выборе подходящих структурных параметров в сравнении с моделями SARIMAX.Предложены математические модели прогнозирования взаимосвязанных нестационарных временных рядов и методы их структурной идентификации, основанные на совместном использовании многомерного варианта метода "Гусеница"-SSA и моделей VARMAX и SARIMAX. Экспериментальные результаты показывают высокую эффективность предложенных моделей прогнозирования при выборе подходящих структурных параметров в сравнении с моделями VARMAX.
Попередній перегляд:   Завантажити - 298.004 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
5.

Щелкалин В. Н. 
Системный подход к синтезу математических моделей прогнозирования взаимосвязанных нестационарных временных рядов [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2015. - № 2(4). - С. 21-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2015_2(4)__5
Приведена структурная схема, подходящая для описания практически любой известной на сегодняшний день комбинированной, гибридной или декомпозиционной модели прогнозирования временных рядов. На основе данной схемы предложены методы структурной идентификации разреженных нелинейных моделей взаимосвязанных нестационарных временных рядов на основе методов "Гусеница"-SSA, быстрого ортогонального поиска, метода группового учета аргументов и моделей SARIMA.
Попередній перегляд:   Завантажити - 847.582 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
6.

Щелкалин В. Н. 
От идей методов "Гусеница"-SSA и Бокса-Дженкинса до декомпозиционного метода прогнозирования и декомпозиционной ИНС [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2011. - № 4(4). - С. 59-69. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2011_4(4)__16
Представлен обзор стремительно развивающихся в последнее время автором в различных отраслях науки и техники современных математических моделей и методов, основанных на совместном использовании идей метода "Гусеница"-SSA и метода Бокса - Дженкинса. Предложенные модели являются приоритетными на сегодняшний день вероятностно-детерминированными нелинейными декомпозиционными моделями.
Попередній перегляд:   Завантажити - 2.435 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
7.

Щелкалин В. Н. 
Трендовый и декомпозиционный подходы прогнозирования процессов потребления электроэнергии [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин, А. Д. Тевяшев // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2011. - № 5(4). - С. 30-37. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2011_5(4)__10
Рассмотрены современные методы прогнозирования процессов потребления электроэнергии. Основа методов заключается в декомпозиции прогнозируемого и экзогенных временных рядов на детерминированные и остаточную составляющие, в дальнейшем совместном использования их для прогнозирования, повышая точность и устойчивость моделей и учитывая сложные латентные взаимосвязи процессов.
Попередній перегляд:   Завантажити - 1.417 Mb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
8.

Щелкалин В. Н. 
Метод "Гусеница"-SSA - АРПСС-СПОАРУГ и модель АРСПСС-СПОАРУГ для анализа и прогнозирования финансово-экономических временных рядов [Електронний ресурс] / В. Н. Щелкалин // Науковий вісник Чернівецького університету. Економіка. - 2011. - Вип. 557-558. - С. 174-186. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvchu_ec_2011_557-558_31
Попередній перегляд:   Завантажити - 443.072 Kb    Зміст випуску     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського