Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.229.123.80
    [SESS_TIME] => 1711694859
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 33463d1d23e6181715e161e46584c8e0
    [UNIQUE_KEY] => 0b551b17a27fc5471d6ac8a3c9221e3f
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2011 год, номер 4

МЕТОД РЕТРОСПЕКТИВНОГО ПРОГНОЗА ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ПРОГНОЗИРОВАНИЮ ТРЕНДА СТАЦИОНАРНОГО СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА

В. Г. Алексеев
Учреждение Российской академии наук Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН
aleks.v.g@mail.ru
Ключевые слова: стационарный случайный процесс, тренд (аддитивная детерминированная составляющая), прогнозирующая оценка
Страницы: 71-75

Аннотация

Предложен эффективный алгоритм прогнозирования тренда (детерминированной основы) m(t) стационарного в широком смысле случайного процесса X(t). Исходная информация относительно случайного процесса X(t) ограничивается предположением, что его среднее значение (математическое ожидание) равно нулю. Интервал наблюдения [0, T] за суммой тренда m(t) и реализации x(t) случайного процесса X(t) предполагается конечным. Построение прогнозирующей оценки μ(T + τ), где τ - интервал упреждения, обеспечивает автоматический учёт статистических характеристик случайного процесса X(t).