Модель прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації

Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika Pub Date : 2021-05-21 DOI:10.30748/soivt.2021.66.16

Геннадій Худов, О.М. Маковейчук, І. М. Бутко, І. А. Хижняк

{"title":"Модель прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації","authors":"Геннадій Худов, О.М. Маковейчук, І. М. Бутко, І. А. Хижняк","doi":"10.30748/soivt.2021.66.16","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Предметом дослідження в статті є прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації. Метою статті є розробка моделі прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації. Удосконалено модель прогнозування даних, яка представляє собою адаптивну селективну модель на базі ансамблю інтегрованих моделей авторегресії-ковзного середнього {ARIMA(p, d, q)} різних порядків. При цьому в якості критерія селекції використовується мінімум суми квадратів відхилень для попередніх прогнозів, що забезпечує точність та робастність прогнозу і дає можливість приймати на його основі обґрунтовані управлінські рішення. Напрямком подальших досліджень є проведення верифікації отриманого прогнозу.","PeriodicalId":32658,"journal":{"name":"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-05-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30748/soivt.2021.66.16","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Предметом дослідження в статті є прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації. Метою статті є розробка моделі прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації. Удосконалено модель прогнозування даних, яка представляє собою адаптивну селективну модель на базі ансамблю інтегрованих моделей авторегресії-ковзного середнього {ARIMA(p, d, q)} різних порядків. При цьому в якості критерія селекції використовується мінімум суми квадратів відхилень для попередніх прогнозів, що забезпечує точність та робастність прогнозу і дає можливість приймати на його основі обґрунтовані управлінські рішення. Напрямком подальших досліджень є проведення верифікації отриманого прогнозу.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

地理空间信息处理系统中的地理空间数据预测模型

本文的目的是预测地理空间信息处理系统中的地理空间数据。本文的目的是开发一个用于预测地理空间信息处理系统中的地理空间数据的模型。一种改进的数据预测模型，表示基于一组集成多阶自回归模型{ARIMA（p，d，q）}的自适应选择模型为此选择标准被用作先前预测的偏差平方的最小量，-这确保了预测的准确性和效率，并允许基于预测做出合理的行政决策。我们进行了进一步的研究，以核实收到的预测。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

6 weeks