Конференции ИВТ СО РАН

VII Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям (с участием иностранных ученых)

1-3 ноября 2006 года, Красноярск, Россия

Тезисы докладов

Вычислительная математика

Синтез алгоритмов цифровой рефлексивной фильтрации временных рядов

Павлов С.В.

Красноярский государственный технический университет,
Красноярский институт экономики (Краснорск)

Решение многих прикладных задачах связано с обработкой временных рядов, полученных из наблюдения за различными объектами окружающего мира.

Наблюдаемые временные ряды могут не иметь желаемой для решения задачи «степени гладкости».

Для повышения «гладкости» возможно применение цифровой фильтрации временных рядов, под которой будем понимать их сглаживание и выделение тенденций разных масштабов.

В докладе предлагаются алгоритмы цифровой рефлексивной фильтрации временных рядов, которые усиливают линейные рекуррентные характеристики памяти фильтрованных временных рядов, что может быть полезно при решении задач прогнозирования на основе использования рекуррентных моделей.

Предлагаемые цифровые фильтры являются рефлексивными, поскольку в них в явном виде реализован принцип обратной связи.

Конструкция рефлексивных фильтров является алгоритмически простой, что позволяет использовать эти фильтры при решении практических задач, в которых необходимо сглаживания временных рядов.

На основе базового рефлексивного фильтра синтезировано множество различных рефлексивных фильтров.

Прямые и обратные рефлексивные фильтры позволяют управлять запаздыванием (опережением) фильтрованных временных рядов, а их совместное многократное использование позволяет добиться особенных гладких свойств.

Структура базового рефлексивного фильтра позволила синтезировать алгоритмы неравномерной рефлексивной фильтрации, когда «гладкость» фильтрованных временных рядов изменяется на всем интервале наблюдения.

Одним из типов неравномерных рефлексивных фильтров является цифровой иерархический рефлексивный фильтр, который может быть также полезен при решении задач прогнозирования.

Все представляемые цифровые рефлексивные фильтры являются линейными, «работают» только в действительной области (там, где определены наблюдаемые конечные и дискретные временные ряды) и имеют конечную импульсную характеристику, определенную на всем интервале наблюдения временных рядов.

Синтезированные цифровые рефлексивные фильтры использованы для сглаживания временных рядов финансово-экономической (котировки валют, курсы акций, цена на золото) и физической природы (атмосферное давление, температуры).

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии
Обратная связь

[Головная страница]
[Конференции]