С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Компьютерный обучающий комплекс для персонала предприятий вагонного хозяйства с модулем идентификации и прогнозирования временных рядов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление: научное издание. – 2015. – № 4 (224)
Creators: Буштрук Татьяна Николаевна; Царыгин Максим Вячеславович; Кленюшин Дмитрий Сергеевич
Organization: Самарский государственный университет путей сообщения; Приволжская железная дорога. Депо дирекции инфраструктуры подвижного состава; Министерство образования и науки Российской Федерации
Imprint: Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2015
Collection: Общая коллекция
Subjects: Транспорт; Вагоны; Вычислительная техника; Имитационное компьютерное моделирование; компьютерные обучающие комплексы; предприятия; идентификация временных процессов; прогнозирование временных процессов; временные ряды; квазистационарные временные процессы; системы управления; прогнозирование; вагонное хозяйство
UDC: 629.45/.46; 004.94
LBC: 39.24; 32.973-018.2
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.5862/JCSTCS.224.10
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions: Read

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Представлены метод и алгоритм идентификации модели формирующего фильтра квазистационарных временных процессов. Получены соотношения, обеспечивающие решение задачи идентификации формирующего фильтра. Полученные модели временных рядов используются в системах управления и построении прогнозов.

We have described a method and an algorithm for identifying time process models and time series prediction algorithms. The expression obtained gives the solution of the formed filter identification. The obtained time series models are used in the control and forecasting systems.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous Read

Usage statistics

stat Access count: 308
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics