Статистическое моделирование и методы Монте-Карло
Работа посвящена исследованию некоторых специальных характеристик временных рядов приземной температуры воздуха, связанных с такими неблагоприятными метеорологическими явлениями, как длительные выходы температуры воздуха за различные заданные уровни. Разработаны алгоритмы моделирования соответствующих процессов. При численном моделировании с использованием реальных данных учитывается суточный ход характеристик температуры воздуха. Рассматриваются два подхода к моделированию этих процессов. Первый основан на использовании марковских векторных последовательностей для построения индикаторов выхода температуры за заданный уровень, второй - на моделировании этих индикаторов на основе порогового преобразования периодически коррелированного гауссовского процесса. Проведена оценка качества моделей. По модельным выборкам получены оценки различных характеристик рассматриваемого процесса. Приведены некоторые свойства оценок корреляционных функций периодически коррелированных процессов.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 11-01-00641-а )
Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции
Ваши комментарии Обратная связь |
[Головная страница] [Конференции] |
© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
Дата последней модификации: 06-Jul-2012 (11:49:22)