Одним із найважливіших застосувань кореляційної функції (КФ) є встановлення моделі прогнозування (МП) стохастичного процесу (СП). Стаціонарна властивість робить прогнозування СП цілком можливим на базі функції кореляції (ФК). Ця МП зацікавлена у тих випадках, коли в даних спостережень не існує помилок вимірювань. Надано деяку обробку, щоб зробити МП корисною. Запропоновано обчислити значення стандартизованої ФК відповідно до фактично спостережуваної вибірки та оцінити необхідні значення, які не можуть бути обчислені з вибірки. Замінено невідомі значення їх оцінками, які знайдено за допомогою одного з інструментів прогнозування, придатних для часових рядів. Теоретично, для стаціонарних випадкових процесів КФ і стандартизована КФ залежать тільки від часової відстані між двома секціями, не залежати від конкретного значення часу кожної секції. Однак в цьому додатку, коли розглядається процес спостереження як стаціонарний СП, це означає, що апроксимовано цей процес спостереження стаціонарним СП. Отже, при розрахунку для конкретної вибірки спостережень значення КФ вибірки та стандартизованої КФ вибірки між двома секціями можуть коливатися відповідно до значень часу кожної секції, хоча часова відстань між двома секціями залишається незмінною. Вибіркову стандартизовану КФ розділу обчислено як середнє арифметичне всіх значень вибіркової стандартизованої КФ між двома розділами. МП - це модель лінійної інтер- та екстраполяції, отримана методом найменших квадратів. Завдання застосування цієї моделі полягає в тому, щоб за допомогою цієї моделі прогнозування дати найвищі показники середньодобової температури в липні за останні 3 роки 2017 - 2019 у деяких населених пунктах північного В'єтнаму. Дані були зібрані з джерела даних Генерального департаменту метеорології та гідрології В'єтнаму. Для процесів, що відбуваються в атмосфері та гідросфері, їх гіпотеза про стаціонарність порівняно добре задоволена за час і відстань, які не дуже великі. Через це вибрано вищезгаданий набір даних для застосування до моделі прогнозування. Результати розрахунків отримують програмне забезпечення Matlab.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"