Труды СПИИРАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Информатика и автоматизация:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Труды СПИИРАН, 2018, выпуск 57, страницы 104–133
DOI: https://doi.org/10.15622/sp.57.5
(Mi trspy999)
 

Эта публикация цитируется в 5 научных статьях (всего в 5 статьях)

Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний

Индуктивный метод восстановления временных рядов геомагнитных данных

А. В. Воробьев, Г. Р. Воробьева

ФГБОУ ВО Уфимский государственный авиационный технический университет (УГАТУ)
Аннотация: В настоящее время интенсивное развитие систем и технологий регистрации параметров магнитного поля Земли способствует экспоненциальному росту объемов геомагнитных данных, основным источником которых выступают постоянные магнитные станции. Несовершенство применяемой аппаратуры и задействованных каналов передачи информации обуславливает наличие пропусков во временных рядах зарегистрированных данных, что вместе с пространственной анизотропией создает серьезное препятствие для обработки геомагнитных данных при решении прикладных задач. Российские и зарубежные научные организации восстанавливают пропущенные геомагнитные данные методом линейной интерполяции, что обеспечивает приемлемые результаты в условиях спокойной магнитосферы, но значительно искажает временные ряды при изменении окружающей магнитной обстановки. В этой связи возникает актуальная научно-техническая задача разработки подхода к восстановлению геомагнитных данных в условиях возбужденной магнитосферы, обеспечивающего оптимальные метрики качества импутации временных рядов.
Авторами предложен метод восстановления временных рядов, основанный на индуктивном методе обучения алгоритмов. Согласно предлагаемому подходу, каждая магнитная станция оперирует собственной базой знаний, формируемой в ходе регистрации параметров геомагнитного поля и его вариаций. Комбинация значений ряда, предшествующих и следующих за пропуском, является признаковым описанием, применяемым для поиска прецедента в базе знаний магнитной станции. Результат содержит искомый фрагмент временного ряда и заменяет пропущенные значения его уровней. Сложность характера информационного сигнала, обусловленная неспокойной магнитной обстановкой, повышает точность поиска по прецедентам, эффективность которого тем выше, чем большей базой знаний располагает магнитная станция.
Проведенный анализ результатов восстановления пропусков временных рядов геомагнитных данных, зарегистрированных в условиях возбужденной магнитосферы, показал, что предложенный индуктивный метод импутации позволяет повысить точность восстановления пропущенных значений в среднем на 79.54 % по сравнению с используемыми в настоящее время методами, что позволит повысить эффективность обработки геомагнитных данных при решении прикладных задач.
Ключевые слова: геомагнитные данные; временные ряды; пропущенные значения; машинное обучение; обучение по прецедентам; импутация временных рядов.
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.246.8
Образец цитирования: А. В. Воробьев, Г. Р. Воробьева, “Индуктивный метод восстановления временных рядов геомагнитных данных”, Тр. СПИИРАН, 57 (2018), 104–133
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VorVor18}
\by А.~В.~Воробьев, Г.~Р.~Воробьева
\paper Индуктивный метод восстановления временных рядов геомагнитных данных
\jour Тр. СПИИРАН
\yr 2018
\vol 57
\pages 104--133
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/trspy999}
\crossref{https://doi.org/10.15622/sp.57.5}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=32761921}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy999
  • https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v57/p104
  • Эта публикация цитируется в следующих 5 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Информатика и автоматизация
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:504
    PDF полного текста:346
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024