DOI: 10.14489/hb.2016.05.pp.037-042
Кувайскова Ю. Е., Булыжев Е. М., Клячкин В. Н., Бубырь Д. С. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ИСТОЧНИКА ВОДОСНАБЖЕНИЯ В ЦЕЛЯХ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ВОДЫ (c. 37-42)
Аннотация. В целях раннего предупреждения о возможной аномальной ситуации, при которой показатели качества питьевой воды выходят за допустимые пределы, необходимо прогнозирование показателей источника водоснабжения. Физико-химические показатели водоисточника контролируются постоянно, их значения образуют систему временны́х рядов. Для прогнозирования состояния источника водоснабжения предлагается использование подхода адаптивного динамического регрессионного моделирования и комплекса моделей с условно-гетероскедастичными остатками, обеспечивающих более высокую точность аппроксимации и прогнозирования по сравнению с классическими моделями авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего.
Ключевые слова: качество питьевой воды; состояние источника водоснабжения; временной ряд; прогнозирование; адаптивное динамическое регрессионное моделирование; модель с авторегрессионной условной гетероскедастичностью; модель авторегрессии – проинтегрированного скользящего среднего.
Kuvayskova Yu. E., Bulyzhev E. M., Klyachkin V. N., Bubyr D. S. FORECASTING THE STATE OF THE WATER SUPPLY SOURCE TO ENSURE THE WATER QUALITY (pp. 37-42)
Abstract. With the purpose of early warning of possible abnormal situations, in which the parameters of drinking water quality are out of tolerance, forecasting of water source parameters is necessary. Physical and chemical water source parameters are controlled regularly and formed time series system. For forecasting the water supply source state is proposed to use the dynamic approach of adaptive regression modeling and complex models with conditionally heteroskedastic remains that provide higher accuracy of the approximation and forecasting compared to classical models of autoregressive integrated moving average.
Keywords: Drinking water quality; Water supply source state; Time series; Forecasting; Adaptive dynamic regressive modeling; Model of autoregressive conditionally heteroskedastic; Model of autoregressive integrated moving average.
Ю. Е. Кувайскова, Е. М. Булыжев, В. Н. Клячкин, Д. С. Бубырь (Ульяновский государственный технический университет) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
Yu. E. Kuvayskova, E. M. Bulyzhev, V. N. Klyachkin, D. S. Bubyr (Ulyanovsk State Technical University) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
1. Валеев С. Г., Булыжев Е. М. Системы раннего предупреждения аномальной ситуации при анализе состояния СОЖ // Справочник. Инженерный журнал. С приложением. 2011. № 10. С. 39 – 42. 2. Клячкин В. Н., Кувайскова Ю. Е., Алешина А. А., Кравцов Ю. А. Информационно-математическая система раннего предупреждения об аварийной ситуации // Известия Самарского научного центра РАН. 2013. № 4(4). С. 919 – 923. 3. Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C. 1994. Time Series Analysis. Forecasting, and Control, 3rd ed. Prentice-Hall, Englewood Cliffs. NJ. Р. 406. 4. Engle R. F. 1982. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, 50: 987 – 1008. 5. Bollerslev T. 1986. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31: 307 – 327. 6. Валеев С. Г. Регрессионное моделирование при обработке наблюдений. М.: Наука, 1991. 272 с. 7. Валеев С. Г., Кувайскова Ю. Е. Использование ARCH-структур и фильтра Калмана для моделирования динамики технико-экономических показателей // Вестник УлГТУ. 2007. № 2. C. 29 – 33. 8. Mandelbrot B. B. 1982. The Fractal Geometry of Natur. San Francisco: W. H. Freeman. Р. 210. 9. Peters E. 1989. Fractal Structure in the Capital Markets. Financial Analysis Journal: 32 – 37. 10. Валеев С. Г., Кувайскова Ю. Е., Губайдуллина С. А. Применение мультифрактального анализа при описании временны́х рядов в технике и экономике // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2008. № 2(42). С. 23 – 27. 11. Valeev S. G., Kuvayskova Yu. E., Velikanov A. M. 2009. Scenarios of Technogenic Time Series Treatment in the Environment of a Package AS DRM-T. Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human-Computer Interaction. Vol. III. Collection of Scientific Papers. Р. 370 – 373. 12. Валеев С. Г., Кувайскова Ю. Е. Программное обеспечение обработки временны́х рядов техногенных характеристик // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2009. Т. 16. Вып. 6. С. 1037–1038. 13. Valeev S. G., Kuvayskova Yu. E., Faskhutdinova V. A. 2011. Information Mathematical Technology of Time Series Analysis. ASTROKAZAN-2011: Reports of the International astronomical congress, aug. 22 – 30. Р. 65 – 68. 14. Joaquim P. Marques de Sá. 2007. Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R. Berlin: Springer. Р. 520. 15. Боровиков В. П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. М.: Горячая линия–Телеком. 2013. 288 с.
1. Valeev S. G., Bulyzhev E. M. (2011). The system of early warning of anomalous situation in the analysis of the state of lubricantcoolant. Spravochnik. Inzhenernyi zhurnal, (10), pp. 39-42. 2. Kliachkin V. N., Kuvaiskova Iu. E., Aleshina A. A., Kravtsov Iu. A. (2013). Information and mathematical system of emergency early warning. Izvestiia Samarskogo nauchnogo tsentra RAN, 4(4), pp. 919-923. 3. Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C. (1994). Time series analysis. Forecasting and control. 3rd Ed. NJ: Prentice-Hall, Englewood Cliffs. 4. Engle R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of U.K. inflation. Econometrica, 50, pp. 987-1008. 5. Bollerslev T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, pp. 307-327. 6. Valeev S. G. (1991). Regression modeling when observation processing. Moscow: Nauka. 7. Valeev S. G., Kuvaiskova Iu. E. (2007). Using ARCH-structures and the Kalman filter for modeling the dynamics of technical and economic indicators. Vestnik UlGTU, (2), pp. 29-33. 8. Mandelbrot B. B. (1982). The fractal geometry of nature. San Francisco: W. H. Freeman. 9. Peters E. (1989). Fractal structure in the capital markets. Financial Analysis Journal, pp. 32-37. 10. Valeev S. G., Kuvaiskova Iu. E., Gubaidullina S. A. (2008). Application of multifractal analysis in the description of the time series in engineering and economics. Vestnik Ul'ianovskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 42(2), pp. 23-27. 11. Valeev S. G., Kuvayskova Yu. E., Velikanov A. M. (2009). Scenarios of technogenic time series treatment in the environment of a package AS DRM-T. Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human-Computer Interaction. Vol. III. Collection of scientific papers, pp. 370-373. 12. Valeev S. G., Kuvayskova Yu. E. (2009). Software for time series processing of technogenic features. Obozrenie prikladnoi i promyshlennoi matematiki, 16(6), pp. 1037-1038. 13. Valeev S. G., Kuvayskova Yu. E., Faskhutdinova V. A. (2011). Information mathematical technology of time series analysis. ASTROKAZAN-2011: Reports of the International astronomical congress, 22 – 30 August 2011, pp. 65-68. 14. Joaquim P. Marques de Sá. (2007). Applied Statistics Using SPSS, STATISTICA, MATLAB and R. Berlin: Springer. 15. Borovikov V. P. (2013). A popular introduction to modern data analysis in the STATISTICA system. Moscow: Goriachaia liniia–Telekom.
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа статьи заполните форму:
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please fill out the form below:
.
.
|