interpretation and forecasting processes, represented by time series, on the basis of the extended logistic mapping Интерпретация и прогнозирование процессов, представленных временными рядами, на основе расширенного логистического отображения

Clicks: 159
ID: 219809
2013
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #90 of 134 articles by views in journal of inorganic and organometallic polymers and materials

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 134 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Abstract
The article studies a possibility of use of methods of non-linear dynamics for structuring an operative forecast of complex and structured processes described by time series. It offers a model of extended logistic mapping for interpretation of characteristics of dynamic processes. It studies procedures of interpretation of data and forecasting parameters of the processes, represented by time series, that use models of extended logistic mapping. It offers methods of recurrent structuring of an operative forecast. In order to increase accuracy of obtained results, the article recommends to correct values of model parameters by means of assessment of new sets of values by the method of exponential smoothing. It provides results of application of the model of extended logistic mapping for structuring an operative forecast of processes of the railway transport, in particular, assessment of parameters of the carriage traffic volumes.
В статье исследуется возможность использования методов нелинейной динамики для построения оперативного прогноза сложных, структурированных процессов, описываемых временными рядами. Предложена модель расширенного логистического отображения для интерпретации характеристик динамических процессов. Исследованы процедуры интерпретации данных и прогнозирования параметров процессов, представленных временными рядами, использующих модели расширенного логистического отображения. Предложена методика рекуррентного построения оперативного прогноза. Для повышения точности полученных результатов рекомендуется провести корректировку значений параметров модели за счет оценки новых наборов значений по методу экспоненциального сглаживания. Приведены результаты применения модели расширенного логистического отображения для построения оперативного прогноза процессов железнодорожного транспорта, в частности, оценки параметров вагонопотоков.
Reference Key
v.2013bznesinterpretation Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Skalozub Vladyslav V.;Klymenko Ivan V.
Journal journal of inorganic and organometallic polymers and materials
Year 2013
DOI
DOI not found
URL
Keywords

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

No comments yet. Be the first to comment on this article.