Науковий вісник НГУ

Комплексна оцінка, ідентифікація та прогнозування складних нелінійних процесів

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Інформаційні технології, системний аналіз та керування

Останнє оновлення: 21 липня 2014

Опубліковано: 23 грудня 2013

Перегляди: 4399

Aвтори:

В.І. Корнієнко, доктор технічних наук, доцент, Державний вищий навчальний заклад „Національний гірничий університет“, професор кафедри безпеки інформації та телекомунікацій, м.Дніпропетровськ, Україна

І.Г. Гуліна, Державний вищий навчальний заклад „Національний гірничий університет“, асистент кафедри безпеки інформації та телекомунікацій, м.Дніпропетровськ, Україна

Л.В. Будкова, Державний вищий навчальний заклад „Національний гірничий університет“, аспірантка кафедри безпеки інформації та телекомунікацій, м.Дніпропетровськ, Україна

Реферат:

Мета. Підвищення точності динамічних моделей складних нелінійних процесів для розв’язання задач керування цими процесами.

Методика. Комплексна оцінка характеристик, вибір структури моделей та параметрична ідентифікація складних нелінійних процесів на прикладі технологічнихпроцесів гірничо-металургійного виробництва та процесів в інформаційних мережах.

Результати. Розроблені прогнозуючі моделі показників процесу крупного дроблення руди та теплового стану доменного процесу, а також отримані фрактальні моделі трафіків в інформаційних мережах. Відносні похибки апроксимації та прогнозу за отриманими моделями складають від 3 до 4,6%. Підтверджена адекватність експериментальних та модельних даних.

Наукова новизна. Запропонований комплексний метод оцінки та ідентифікації складних нелінійних процесів, що включає оцінку їх характеристик на основі комплексного використання час-частотного, статистичного й фрактального аналізів, вибір структури моделі відповідно до отриманих якісних і числових значень характеристик процесу та його параметричну ідентифікацію на основі методів локальної або глобальної оптимізації, що дозволяє отримати адекватні моделі процесів підвищеної точності.

Практична значимість. Результати досліджень можуть бути застосовані при розробці алгоритмів керування складними нелінійними процесами на основі їх комплексної оцінки та ідентифікації.

Список літератури / References:

1. Кузнецов С.П. Динамический хаос / Кузнецов С.П. – М.: Физматлит, 2002. – 296 с.
Kuznetsov, S.P. (2002), Dinamicheskiy khaos [Dynamic Chaos], Fizmatlit, Moscow, Russia.

2. Шустер Г.Г. Детерминированный хаос. Введение / Шустер Г.Г. [Пер. с англ.] – М.: Мир, 2004. – 256 с.
Schuster, G.G. (2004), Determinirivannyi khaos. Vvedeniye [Deterministic Chaos. Introduction], Mir, Moscow, Russia.

3. Федер Е. Фракталы / Федер Е. [Пер. с англ.] – М.: Мир, 1991.– 254 с.
Feder, J. (1991), Fraktaly [Fractals], Mir, Moscow, Russia.

4. Шелухин О.И. Мультифракталы. Инфокоммуникационные приложения / Шелухин О.И. – М.: Горячая линия – Телеком, 2011. – 576 с.
Shelukhin, O.I. (2011), Multifraktaly. Infokommunikatsyonnye prilozheniya [Multifractals. Infocommunication applications], Goryachaya Linia, Moscow, Russia.

5. Кузнецов Г.В. Композиційна структурно-параметрична ідентифікація нелінійних динамічних об’єктів керування / Г.В. Кузнецов, В.І. Корнієнко, О.В. Герасіна // Наукові вісті НТУУ КПІ. – 2009. – № 5. – С. 69–75.
Kuznetsov, G.V., Korniienko, V.I. and Gerasina, O.V. (2009), “Composition strucrural-parametric identification of nonlinear dynamic controlled objects”, Naukovi visti NTUU “KPI”, no. 5, pp. 69–75, Ukraine.

6. Riedi, R.H., Crouse, M.S., Ribeiro, V. and Baraniuk R.G. (1999), “A multifractal wavelet model with application to network traffic”, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 45, pp. 992–1018.

7. Crovella, M.E. and Bestravos, A. (1997), “Self-similarity in World Wide Web traffic: Evidence and possible causes”, IEEE Transactions on Networking, vol. 5, no. 6, pp. 835–836.

8. Архів трафіку [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://ita.ee.lbl.gov.
Traffic archive: http://ita.ee.lbl.gov.

2013_6_korniienko
2014-07-21  459.79 KB  920

• < Попередня