Анализ временных рядов поведения сложных динамических систем
Аннотация
В работе представлены результаты исследования биомедицинских данных, а также данных, получаемых с датчиков в области нефтегазовой промышленности, методами математической статистики. В качестве биомедицинских данных, использовались показатели кардиоинтервала сердечного ритма, а в качестве технических данных использовались показатели датчиков водяной трубы. В исследовании определялась корреляционная зависимость между последовательными уровнями временного ряда, со сдвинутыми во времени рядами данных. Проведен анализ автокорреляционной функции и коррелограммы.
Об авторах
В. С. Микшина
Сургутский государственный университет
Россия
Россия
Н. Б. Назина
Сургутский государственный университет
Россия
Россия
Л. А. Денисова
Сургутский государственный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Бетелин В. Б., Еськов В. М., Галкин В. А., Гавриленко Т. В. Стохастическая неустойчивость в динамике поведения сложных гомеостатических систем // Доклады академии наук. 2017. Т. 472. № 6. С. 642–644.
2. Григоренко В. В., Еськов В. М. Стохастический подход в анализе систем с хаотической динамикой на примере параметров сердечно-сосудистой системы // Мат-лы VI всерос. симпозиума с междунар. участием, посвященного 85-летию образования Удмурт. гос. ун-та. Ижевск, 2016. С. 111–115.
3. Григоренко В. В., Еськов В. М. Анализ временных рядов в исследовании процессов хаотической динамики // Естественные и технические науки. 2016. № 6 (96). С. 130–133.
4. Елисеева И. И. Эконометрика : учеб. СПб. : Финансы и статистика, 2003. 344 с.
5. Еськов В. М., Зинченко Ю. П., Филатов М. А., Еськов В. В. Эффект Еськова – Зинченко опровергает представления I. R. Prigogine, J A Wheeler и M. Gell-Mann о детерминированном хаосе биосистем – complexity // Вестник новых медицинских технологий. 2016. Т. 23. № 2. С. 34–43.
6. Еськов В. М., Хадарцев А. А., Козлова В. В., Филатов М. А. и др. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине // Системный синтез параметров функций организма жителей Югры на базе нейрокомпьютинга и теории хаос-самоорганизации в биофизике сложных систем. Т. XI. Самара : Офорт, 2014. 192 с.
7. Заикин П. В., Погореловский М. А., Микшина В. С. Аппроксимация эмпирических функций полиномами высших порядков // Вестн. кибернетики. 2015. № 4 (20). С. 129–134.
8. Канторович Г. Г. Анализ временных рядов. // Экономический журнал ВШЭ. 2002. № 1. С. 85–116.
9. Максимюк Е. В., Микшина В. С. Математическое моделирование для поддержки принятия решений в области обеспечения энергетической эффективности // Качество. Инновации. Образование. 2014. № 8 (111). С. 54–63.
10. Погореловский М. А., Микшина В. С., Назина Н. Б., Заикин П. В. Агрегирование состава многокомпонентной смеси в математическом моделировании сложных динамических процессов // Север России: стратегии и перспективы развития : материалы III Всерос. науч.- практ. конф. Сургут, 2017. С. 127–133.
Рецензия
Для цитирования:
Микшина В.С., Назина Н.Б., Денисова Л.А. Анализ временных рядов поведения сложных динамических систем. Вестник кибернетики. 2018;(1 (29)):116-121.
For citation:
Mikshina V.S., Nazina N.B., Denisova L.A. Time series analysis of complex dynamic systems behavior. Proceedings in Cybernetics. 2018;(1 (29)):116-121. (In Russ.)
Просмотров:
169
Послать статью по эл. почте 