АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОЛИЧЕСТВА ДЕЛ В СУДЕ
https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-4-37-48
Аннотация
Проведен анализ временных рядов количества новых дел в административных судах РФ двумя методами группировки временных рядов с учетом хаотичности, случайности и регулярности их структуры. Первая модель основана на плоскости «энтропия – сложность», вторая – граф «атрибут – объект». Выведено четыре группы временных рядов: регулярные, регулярные-хаотические, строго хаотические и хаотические-стохастические, из которых хаотические-стохастические оказались в большинстве, что свойственно реальным системам. Для каждой группы предложен алгоритм прогнозирования в соответствии со структурой ряда, например, для хаотических рядов – алгоритмы нелинейной динамики, а для сильно стохастических рядов – модели, основанные на случайных процессах
Об авторах
В. А. Громов
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
Россия
Россия
доктор физико-математических наук, профессор
E-mail: stroller@rambler.ru
П. П. Лукьянченко
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
Россия
Россия
старший преподаватель
E-mail: lukianchenko.pierre@gmail.com
Ю. Н. Бесчастнов
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
Россия
Россия
стажер-исследователь
E-mail: y.beschastnov@mail.ru
К. К. Томащук
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
Россия
Россия
стажер-исследователь
E-mail: korneytomashchuk@yandex.ru
Список литературы
1. Gromov V. A. Chaotic Time Series Prediction: Run for the Horizon // Proceedings of the 5th International Conference, TMPA 2019, Tbilisi, Georgia, November 7-9, 2019. 2021. P. 29‒43.
2. Ferré S., Huchard M., Kayoue M., Kuznetsov S. O., Napoli A. Formal Concept Analysis: From Knowledge Discovery to Knowledge Processing // A Guided Tour of Artificial Intelligence Research / Eds. Mar-quis P., Papini O., Prade H. 2020. P. 411‒445.
3. Mehdizadeh S. A Robust Method to Estimate the Largest Lyapunov Exponent of Noisy Signals: A Revision to the Rosenstein’s Algorithm // J Biomech. 2019. Vol. 85. P. 84‒91.
4. Gottwald G. A., Melbourne I. A New Test for Chaos in Deterministic Systems // Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2004. Vol. 460, No. 2042. P. 603‒611.
5. Gottwald G. A., Melbourne I. On the Implementation of the 0-1 Test for Chaos // SIAM Journal on Applied Dynamical Systems. 2009. Vol. 8, Is. 1. P. 129‒145.
6. Gottwald G. A., Melbourne I. The 0-1 Test for Chaos: A Review // Chaos Detection and Predicta-bility / Eds. Skokos C., Gottwald G., Laskar J. 2016. P. 221‒247. 7. Tempelman J. R., Khasawneh F. A. A Look into Chaos Detection through Topological Data Analysis // Physica D: Nonlinear Phenomena. 2020. Vol. 406. P. 132446. 8. Rosso O. A., Carpi L. C., Saco P. M. et al. Causality and the Entropy-Complexity Plane: Robustness and Missing Ordinal Patterns // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2012. Vol. 391, Is. 1‒2. P. 42‒55.
7. Tempelman J. R., Khasawneh F. A. A Look into Chaos Detection through Topological Data Analysis // Physica D: Nonlinear Phenomena. 2020. Vol. 406. P. 132446.
8. Rosso O. A., Carpi L. C., Saco P. M. et al. Causality and the Entropy–Complexity Plane: Robustness and Missing Ordinal Patterns // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2012. Vol. 391, Is. 1‒2. P. 42‒55.
9. Громов В. А., Мазайшвили К. В., Заикин П. В. и др. Различение хаотических и регулярных временных рядов для идентификации состояния артериовенозной фистулы // Вестник кибернетики. 2022. № 1 (45). C. 72-82.
10. Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б., Подлазов А. В. Нелинейная динамика: подходы, результаты, надежды // Синергетика: от прошлого к будущему. 2016. Т. 9, № 28. С. 30-121.
11. Электронное правосудие. URL: https://kad.arbitr.ru (дата обращения: 01.11.2022).
12. Mushtaq R. Augmented Dickey Fuller Test // SSRN Electronic Journal. 2011. 19 p.
13. Liu Y., Ma S., Du X. An Improved K-Means Algo-rithm Based on a New Cluster Center Selection Method // IEEE Access. URL: https://www.research gate.net/publication/347610712_An_improved_k-means_algorithm_based_on_a_new_cluster_center_ selection_method (дата обращения: 01.11.2022).
Рецензия
Для цитирования:
Громов В.А., Лукьянченко П.П., Бесчастнов Ю.Н., Томащук К.К. АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОЛИЧЕСТВА ДЕЛ В СУДЕ. Вестник кибернетики. 2022;(4 (48)):37-48. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-4-37-48
For citation:
Gromov V.A., Lukyanchenko P.P., Beschastnov Yu.N., Tomashchuk K.K. TIME SERIES STRUCTURE ANALYSIS OF THE NUMBER OF LAW CASES. Proceedings in Cybernetics. 2022;(4 (48)):37-48. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-4-37-48
Просмотров:
145
Послать статью по эл. почте 