Details

Title: Динамико-стохастический подход к построению и использованию моделей прогностического типа // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2020. – С. 26-41
Creators: Пичугин Ю. А.
Imprint: 2020
Collection: Общая коллекция
Subjects: Математика; Математическая статистика; модели прогностического типа; динамико-стохастический подход; динамические модели; экономические прогнозы; экономические индексы; оценки параметров модели (математика); информационное упорядочивание; predictive models; dynamic-stochastic approach; dynamic models; conomic forecasts; economic indices; model parameter estimates (math); information ordering
UDC: 519.22
LBC: 22.172
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18721/JPM.13103
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\64398

Allowed Actions: Read Download (0.6 Mb)

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В работе рассмотрены два направления развития динамико-стохастического подхода к построению и использованию прогностических моделей. Первое связано с неопределенностью начального состояния моделируемого процесса, а второе - со стохастической природой оценок параметров модели. В первом случае рассмотрены методы вычисления быстрорастущих возмущений начального состояния моделей атмосферной динамики и метод их использования в оптимизации систем наблюдения на основе информационного упорядочивания. Приведен пример определения зон динамической неустойчивости Северного полушария. Во втором случае предложен математический аппарат генерации возмущений параметров модели в соответствии с их вероятностным распределением. На основе данных экономических индексов приведен численный пример возмущения оценок параметров и интегрирования модели Вольтерры.

The paper considers two directions of development of the dynamic-stochastic approach to the construction and use of predictive models. The first direction is related to the uncertainty of the initial state of the simulated process, and the second - to the stochastic nature of model parameter estimates. In the first case, we consider methods for calculating fast-growing perturbations (FGPs) of the initial state of atmospheric dynamics models and a method for using FGPs in optimizing observation systems based on information ordering. An example of determining the zones of dynamic instability of the Northern hemisphere is given. In the second case, a mathematical apparatus for generating perturbations of model parameters in accordance with their probability distribution is proposed. Based on the data of economic indices, a numerical example of perturbation of parameter estimates and integration of the Volterra model is given.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 229
Last 30 days: 5
Detailed usage statistics