Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
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



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика», 2018, том 7, выпуск 1, страницы 25–39
DOI: https://doi.org/10.14529/cmse180103
(Mi vyurv183)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Вычислительная математика

Гарантированное оценивание параметров дискретных моделей хаотических процессов

А. С. Шелудько

Южно-Уральский государственный университет (454080 Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, д. 76)
Список литературы:
Аннотация: Рассматривается задача оценивания параметров дискретных моделей хаотических процессов по зашумленным измерениям. Исследуется применение гарантированного подхода, что предполагает множественное представление неопределенности о неизвестных переменных в модели (переменной состояния, параметре и ошибках измерений). Разрабатываемый алгоритм основан на интервальном анализе и может быть реализован в прямом и обратном времени. Результатом гарантированного оценивания являются множественные (интервальные) оценки, которые содержат истинные значения неизвестных переменных. Предложенный алгоритм может быть эффективно использован в сочетании с методами, разрабатываемыми в рамках оптимизационного и динамического подходов к решению задачи оценивания. Алгоритм гарантированного оценивания можно рассматривать как процедуру уточнения множества возможных значений переменных целевой функции при применении метода наименьших квадратов и его модификаций. Это позволяет уменьшить число локальных экстремумов целевой функции и сократить время вычислений при применении алгоритмов глобальной оптимизации. Найденные множественные оценки также могут быть использованы для проверки корректности оценок, полученных в результате применения модификаций фильтра Калмана для нелинейных моделей. Для анализа эффективности алгоритма исследуется зависимость результатов оценивания от числа измерений и уровня шума.
Ключевые слова: хаотическое отображение, оценивание параметров, гарантированный подход, множественная оценка, интервальный анализ, информационное множество.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации 02.A03.21.0011
Статья выполнена при поддержке Правительства РФ (Постановление № 211 от 16.03.2013 г.), соглашение № 02.A03.21.0011.
Поступила в редакцию: 18.01.2018
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.7
Образец цитирования: А. С. Шелудько, “Гарантированное оценивание параметров дискретных моделей хаотических процессов”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 7:1 (2018), 25–39
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{She18}
\by А.~С.~Шелудько
\paper Гарантированное оценивание параметров дискретных моделей хаотических процессов
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.
\yr 2018
\vol 7
\issue 1
\pages 25--39
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurv183}
\crossref{https://doi.org/10.14529/cmse180103}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=32611428}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv183
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/v7/i1/p25
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:533
    PDF полного текста:299
    Список литературы:36
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024