Обнаружение "разладки" в параметрах линейной модели А. И. Клемешова, Т. В. Емельянова
Material type:
ArticleContent type: Текст Media type: электронный Subject(s): обнаружение разладок | моделирование временных рядов | момент разладки | линейные моделиGenre/Form: статьи в сборниках Online resources: Click here to access online
In:
Всероссийская молодежная научная конференция "Все грани математики и механики" 24-28 апреля 2018 г. : сборник статей С. 117-123Abstract: В работе рассмотрены два различных алгоритма обнаружения ”разладки” в модели авторегрессии первого порядка и в моделях, описывающих появление сигнала на фоне независимых и зависимых шумов авторегрессионного типа. Симмуляционное моделирование показало, что при достаточной разнице (|0−1| ≥ 0, 3 и |0−1| ≥ 0, 3) в коэффициентах авторегрессионной модели лучшие результаты показывает алгоритм, основанный на отношении правдоподобия. Алгоритм CuSum применим для более широкого класса моделей. При незначительной разнице в параметрах (|0 − 1| < 0, 3 и |0 − 1| < 0, 3) он приводит к более качественному обнаружению ”разладки” при хорошем подборе коэффициентов и , где - вероятность ложной тревоги, а - вероятность ложного спокойствия.
Библиогр.: 3 назв.
В работе рассмотрены два различных алгоритма обнаружения ”разладки” в модели авторегрессии первого порядка и в моделях, описывающих появление сигнала на фоне независимых и зависимых шумов авторегрессионного типа. Симмуляционное моделирование показало, что при достаточной разнице (|0−1| ≥ 0, 3 и |0−1| ≥ 0, 3) в коэффициентах авторегрессионной модели лучшие результаты показывает алгоритм, основанный на отношении правдоподобия. Алгоритм CuSum применим для более широкого класса моделей. При незначительной разнице в параметрах (|0 − 1| < 0, 3 и |0 − 1| < 0, 3) он приводит к более качественному обнаружению ”разладки” при хорошем подборе коэффициентов и , где - вероятность ложной тревоги, а - вероятность ложного спокойствия.
There are no comments on this title.