Academic literature on the topic 'Показник Херста'

Щоб відповідати потребам користувачів й забезпечити гарантії надійності та доступності мультисервісних мереж, повинні бути розроблені моделі, які б відображали характеристики реального навантаження мультисервісної мережі. Статистичні характеристики ON/OFF процесу найбільш повно узгоджуються зі статистичними характеристиками деяких реалізацій телекомунікаційного трафіка, за тим виключенням, що в моделі більше виражена вагомість хвоста щільності розподілу й показник Херста приймає значення близьке до одиниці. Запропонована модель особливо зручна для моделювання процесів у телекомунікаційних мережах з відомою кількістю джерел і дозволяє прогнозувати розподіл навантаження в інтегрованих інформаційних потоках.

Проблеми ранньої діагностики раку молочної залози пов'язані з якістю та тривалістю життя жінок. Одним із шляхів вирішення цієї проблеми є проведення скринінгу — профілактичного обстеження жінок, починаючи з 35-річного віку. Контактна цифрова термографія молочних залоз відповідає вимогам для первинного обстеження молочних залоз, проте оцінювання результатів термографії потребує підготовки кваліфікованих спеціалістів. Вирішення проблеми спрощення та прискорення оцінювання результатів термографії може бути здійснено за рахунок розроблення програмного комплексу для автоматизованого оцінювання термограм. Проведено аналіз 685 записів термограм жінок, віком від 18 до 86 років, яким за результатом комплексного обстеження був виставлений кінцевий діагноз. Для оцінювання розподілу поля температур молочних залоз використано алгоритм оцінювання показника Херста для фракталів високої розмірності. При проведенні статистичного аналізу виявлено інформативні показники, що описують поле температур молочних залоз, які дозволяють провести дискримінацію норми та патології. На виділених ознаках побудована математична модель прогнозування ризику патології молочних залоз. Автоматизована система аналізу реалізована в нелінійних нейромережевих моделях, що дозволило з 90,2 % чутливістю та 85,1 % специфічністю прогнозувати ризик патології. Отже, розроблено автоматизовану систему, що дозволяє з використанням методу термографії виявляти патологію молочних залоз при проведенні скринінгових досліджень підготовленим медичним працівником із сестринською або фельдшерською освітою, сімейним лікарем.

Максимальне надходження сонячної енергії на поверхню приймачів при їх розміщенні паралельними рядами забезпечується мінімізацією затінення одного ряду іншим. Існуючі методики розрахунку надходження сонячної радіації до приймачів в умовах затінення рядами не дають універсальної відповіді на питання щодо оптимального взаєморозташування рядів сонцесприймальних поверхонь і потребують залучення даних щодо умов сонячної інсоляції для конкретної місцевості. Оскільки методики, що базуються на розрахунку абсолютних показників з надходження енергії до поля приймачів, потребують, окрім енергетичних, додаткових критеріїв оптимізації, то варто орієнтуватися на показники з надходження сонячної радіації на одиницю площі сонцесприймальної поверхні, яка затінюється. Метою даної роботи є розрахунок надходження сонячної радіації на одиницю площі сонцесприймальної поверхні частково затіненого ряду та визначення оптимальних параметрів розміщення приймачів паралельними рядами для кліматичних умов півдня України. Представлено методику розрахунку надходження сонячної енергії на частково затінені ряди, що враховує пряму, дифузну, відбиту сонячну радіацію від підстилаючої поверхні та нахиленої поверхні приймачів. Для кліматичних умов м. Херсона отримано вирази, що дозволяють в зручний спосіб без проведення громіздких розрахунків визначити річну питому енергію, яка надходить на одиницю площі затіненого ряду при заданому куті нахилу поверхні та відстані між рядами. Показано, що в якості оптимального кута положення, який визначає відстань між рядами приймачів, доцільно прийняти кут висоти Сонця у сонячний полудень 21 грудня. Визначено оптимальний кут нахилу поверхні приймачів, що забезпечує максимальне річне надходження сонячної радіації на одиницю площі сонцесприймальної поверхні затіненого ряду. Розраховано параметри розміщення приймачів паралельними рядами для інших міст півдня України та визначено середні значення оптимальних кутів положення та нахилу сонцесприймальної поверхні. Бібл. 8, табл. 8, рис. 4.

З появою мультисервісних мереж з’явилися інтелектуальні сервіси (INS) і, відповідно, новий тип трафіку. Протягом довгого часу вважалося, що мережний трафік відповідає пуасонівським процесам, але подальші дослідження довели, що в трафіку деяких мереж наявний ефект самоподібності. Через властивості самоподібного трафіку традиційні методи розрахунку характеристик функціонування мереж дають занадто оптимістичні результати і призводять до недооцінки реального навантаження. Виникає актуальне питання визначення наявності ефекту самоподібності трафіку, що містить заявки на INS, а також урахування цього ефекту при формуванні аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN (Next Generation Network). Саме цим питанням присвячена дана робота. На основі аналізу існуючих методів розрахунку показника Херста, що надає можливість визначити характер трафіку, обрано R/S метод, оскільки його використання дозволяє аналізувати велику кількість даних, а також не містить занадто великого обсягу обчислень. Даний метод реалізований за допомогою програми AutoSignal. Виходячи з аналізу отриманих результатів можна стверджувати, що трафік, що містить заявки на INS – це самоподібний процес. Ефект самоподібності проявляється в широкому діапазоні часу – від декількох годин до року. Проведені дослідження характеру трафіку визначили можливість вирішення актуальної задачі – розробки аналітичної моделі інтелектуальної надбудови NGN, яка відповідає за управління наданням INS, з урахуванням самоподібності трафіку. Для побудови аналітичної моделі інтелектуальної надбудови було використано апарат теорії масового обслуговування. Запропонована аналітична модель інтелектуальної надбудови, яка ураховує самоподібність потоку заявок на INS, надає можливість визначити потрібні мережні ресурси для забезпечення необхідного значення ефективності управління наданням INS.

Наведено результати аналізу стану захисних лісових смуг різного призначення в Олешківському районі Херсонської області. Надано характеристику полезахисних лісових смуг і розподіл площі під ними залежно від головної породи, її віку та конструкції смуги. Доведено можливість використання супутникових знімків із високою роздільною здатністю для аналізу наявності полезахисних лісових смуг, встановлення їхньої протяжності та захисного впливу. Шляхом аналізу космічних знімків визначено, що середня відстань між полезахисними лісовими смугами в Олешківському районі становить близько 550 м (min = 225 м; max = 860 м). Подано результати аналізу стану захисної лісосмуги вздовж автомагістралі між містами Херсон і Олешки, прируслової лісосмуги вздовж річки Конка в Олешках. Приведено результати статистичної обробки даних таксаційних показників тополі в обох лісових смугах. На прикладі річки Конка показано методику розрахунку ширини берегоукріплювальної стрічки прируслової лісосмуги.

Херсонська область територіально належить до регіонів Північно-Західного Причорномор'я. Херсонщина має унікальний рекреаційний потенціал. При цьому промисловий комплекс регіону формують понад 200 підприємств різних галузей. В області існують певні екологічні проблеми, що призводять до виникнення несприятливих екологічних ситуацій (відведення земельних ділянок під полігони твердих побутових відходів, умови та стан зберігання непридатних для використання пестицидів; очисні споруди і каналізаційні мережі населених пунктів області тощо). Для оцінювання особливостей техногенного впливу на довкілля Херсонської області в роботі застосовано принцип розрахунку модуля техногенного навантаження. Розраховували окремі модулі на складники довкілля (повітряний басейн, водні об'єкти, геологічне середовище). За результатами аналізу з'ясовано, що в разі істотного зменшення кількості джерел значно збільшуються викиди забруднювальних речовин. У 2003–2011 рр. відзначено загальне збільшення рівня техногенного навантаження на повітряний басейн, з 2012 р. – зменшення зі збільшенням викидів від стаціонарних джерел. У разі загального збільшення водозабору відзначено зменшення скидів стічних вод. Рівень техногенного навантаження на поверхневі водні об'єкти істотно зменшився. Максимального техногенного впливу водні об'єкти регіону зазнають від діяльності комунального підприємства Херсона. Максимуми утворення відходів в регіоні зафіксовано у 2012–2014 рр. Переважну кількість у складі утворених відходів становлять відходи IV класу небезпеки. Збільшення нагромаджених відходів становить до 70 тис. т щороку. Кількість нагромаджених відходів останніми роками в 3 рази перевищує показники з утворення. За постійного збільшення нагромаджених відходів на території області рівень техногенного навантаження на геологічне середовище регіону щорічно зростає. Найбільшого навантаження Херсонська область зазнає за показниками скидів стічних вод і утворення відходів. Загалом з 2007 р. встановлено тенденцію до зменшення рівня техногенного навантаження на довкілля. Це зумовлено переважно зменшенням обсягів скидів стічних вод.

The study of waterflowsin the lower currentsof the Dniproin 2016–2020 showed that groups of plankton algae are quite rich in species composition and characterized by polydominant structure, and Chlorophyta, Bacillariophyta and Cyanophyta (in the amount of 82%)are the main structure-forming divisions. 145–261 WWs from 9 divisions were found in rivers and tributaries. The floristic spectrum of planktonic algaethereis similar and formed mainly by green (32%), diatoms (30%) and blue-green (20%) algae; The river Viryovchyna is an exception, in which the third place in terms of the number of WWsis occupied by the Euglenophyta division (14%), and the indicators of phytoplankton developmentare 2.3 and 5.7 times higher than the following indicators in the rest of the studied water bodies: 2.7 million. cells / dm3and 0.967 g / m3against 6.2 million cells / dm3and 5.537 g / m3due to the inflow of allochthonous organic matter with wastewater from urban treatment facilities. The dominant phytoplankton complex of waterflows is formed mainly by diatoms.The primary production of algae,during the research period,averaged 3.55 g O2/ m3× day and in different waterflowswas 1.6–2.0 times higher than the destruction. Destructive processes, similarly to the productive ones, took place most intensively in the river Viryovchyna, where in all seasons the p / p was not less than 6.19 g O2/ m3× day. Gross p / p in the lower Dnipro waterflows averaged 3.55 g O2/ m3× day during the study period and was 1.6–2.0 times higher than destruction.The destruction of organic matter (OM)in the studied water bodies averaged 2.06 g O2/ m3× day, net production -1.49 g O2/ m3× day, which indicates the accumulation of organic matter in the studied waterflows of the lower Dniproduring 2016-2020.In the river Viryovchyna,during all the seasons,the gross p / p was not less than 6.19 g O2/ m3× day.Key words:lower Dnipro, waterflows, structure of phytoplankton, primary products, destruction of organic matter. Антропогенне навантаження на річки, особливо ті, які протікають через міста, безумовно відбивається на видовому складі фітопланктону. Проведено дослідження річкової води біля міста Херсон. Особлива увага була приділена річці Вірьовчина, до якої відбувається скид води з очисних споруд міста. Дослідження водотоків нижньої течії річки Дніпра 2016–2020 роківпоказало, що угруповання водоростей планктону досить багаті за видовим складом і характеризуються полідомінантною структурою, а основними структуроутворюючими відділами є Chlorophyta, Bacillariophytaі Cyanophyta(усумі 82% флористичного спектру).Урічках і рукавах річки Дніпро виявлено 145–261 ввт з 9 відділів. Флористичний спектр планктонних водоростей в них схожий і формується переважно зеленими (32%), діатомовими (30%) і синьозеленими (20%) водоростями; виключенням є річка Вірьовчина, в якій третє місце за кількістю ввт займає відділ Euglenophyta(14%), а показники розвитку фітопланктону в 2,3 і 5,7 рази перевищують такі показники в решті досліджених водних об’єктів: 2,7 млн. кл/дм3 і 0,967 г/м3проти 6,2 млн. кл/дм3 і 5,537 г/м3за рахунок надходження алохтонної органіки зістічними водами міських очисних споруд.Зазначене явище являє собою підтвердження антропогенного забруднення стічними водами притоки річки Дніпро.Домінуючий комплекс фітопланктону водотоків формується переважно діатомовимиводоростями.Первинна продукція водоростей уперіод польових досліджень в середньому складала 3,55 г О2/м3×добу і в різних водотоках в 1,6–2,0 рази перевищувала деструкцію. Деструкційні процеси, аналогічно продукційним, найбільш інтенсивно проходили урічціВірьовчина, де в усі сезони п/п була не менше 6,19 г О2/ м3×добу. Валова п/п уводотоках нижнього Дніпра становила в середньому за досліджуванийперіод 3,55 г О2/ м3×добу і в 1,6–2,0 рази перевищувала деструкцію. Деструкція органічної речовиниудосліджених водних об’єктах в середньому становила 2,06 г О2/ м3×добу, чиста продукція –1,49 г О2/ м3×добу, що свідчить про накопичення органічної речовини в досліджених водотоках нижнього Дніпра протягом 2016–2020 рр. УрічціВірьовчина в усі сезони валова п/п була не менше 6,19 г О2/ м3×добу.Ключові слова: нижній Дніпро, водотоки, структура фітопланктону, первинна продукція, деструкція органічної речовини.

Анотація. Для вибору найдоцільнішого методу прогнозування рівня розвитку підприємства залежно зміни умов його функціонування варто здійснити фрактальний аналіз, який дозволить визначити характер і причини зміни часового ряду результативності підприємства, що сприятиме підвищенню управлінської ефективності за рахунок прийнятих управлінських рішень адекватним сучасним умовам розвитку. Метою статті є визначення фрактальних властивостей управлінської ефективності як підґрунтя прогнозування комбінованих стратегічних сценаріїв розвитку машинобудівних підприємств на основі процесів диверсифікації та інтеграції. У роботі зроблено фрактальний аналіз рівня раціоналізації бізнес-процесів підприємства-репрезентанта (коефіцієнта синхронності) як основи забезпечення результативності показника його управлінської ефективності протягом 2009–2018 рр. Для аналізу таких часових рядів було використано метод Гарольда Едвіна Херста (R/S-аналіз). Метод Херста дозволяє проаналізувавши часові ряди, розрізнити випадкові та фрактальні часові ряди, а також зробити висновки щодо наявності неперіодичних циклів, довготривалої пам’яті та ін. Фрактальний аналіз коефіцієнта синхронності підприємства-репрезентанта, яке належить до кластера з високим рівнем розвитку, дав змогу визначити, що досліджуваний ряд є персистентним і, відповідно, подальшою тенденцією зміни цього показника буде зростання. Для зменшення значення коефіцієнта синхронності, яке свідчить про зростання незбалансованості наявних на підприємстві бізнес-процесів, що призводить до втрати можливості нарощення додаткового ефекту, необхідного для стратегічного розвитку підприємства в сучасних умовах функціонування, запропоновано управлінські рішення щодо використання диверсифікаційно-інтеграційного напрямку розвитку. Проведені розрахунки доцільності застосування обраного напрямку розвитку для зниження коефіцієнта синхронності підтвердили ефективність управлінських рішень. Ключові слова: фрактальний аналіз; управлінська ефективність; диверсифікаційно-інтеграційний розвиток; коефіцієнт синхронності; прогнозування; машинобудівне підприємство.

У роботі проведено порівняльний кореляційний та мультифрактальний аналіз часових рядів курсу біткоїна та активностей спільнот у соціальних мережах, пов'язаних з біткоїном. Фрактальний аналіз часових рядів показав наявність самоподібних і мультифрактальних властивостей. Результати досліджень свідчать, що ряди, які мають сильну кореляційну залежність, мають подібні мультифрактальні властивості.

У статті проведено порівняльний аналіз класифікації фрактальних часових рядів за допомогою мета- алгоритму на основі дерев рішень Random forest. Для побудови модельних фрактальних часових рядів були обрані біноміальні стохастичні каскадні процеси. Результати свідчать про велику перевагу методів машинного навчання перед традиційними методами оцінювання фрактальних характеристик при класифікації часових рядів за фрактальними властивостями.

Earlier, we examined some of the fractal measurements [1]. Many observations of natural processes lead to temporal dependencies. Time series measurements can be studied using the R / S method or the Hurst method. Such measurement sequences are characterized by the H indicator, the Hurst indicator. The measurement record is a curve of the fractal dimension D = 2 - N.

Досягнення останніх років фундаментальних наук при описі топологічних і темпоральних властивостей складних динамічних систем дають надію на успіх і при дослідженні складних соціально-економічних систем [1]. В роботі розглянуто особливості адаптації концепції складності в соціально-економічних системах. Показано, що парадигма складності є логічним підґрунтям побудови прогностичних моделей поведінки фінансових систем в умовах волатильної динаміки світової економіки. Широкий спектр мір складності використано для аналізу порівняльної динаміки складності систем в умовах фінансової кризи. Вказані міри можуть бути розраховані як для вихідного сигналу, так і для відновленої з нього мережної структури. Нами створено і адаптовано для моделювання фінансових ринків потужний і різнобічний спектр мір складності [2]. Так, серед мір інформаційного блоку використовуються моно- і мультимасштабні міри: - Лемпеля-Зіва, ентропії Шеннона, Тсалліса і Реньї, ентропії подібності, шаблонів, перестановок, вейвлет-ентропія, індекс незворотності часових рядів. Хаос-динамічний блок є більш об’ємним і потужним. До нього у якості мір складності входять: - показники Ляпунова, включаючи масштабно-залежну версію, фрактальні міри: фрактальна розмірність, декілька модифікацій розрахунку коефіцієнта Херста, спектр сингулярності (мультифрактальності), рекурентні міри складності, які одержуються в результаті побудови та кількісного аналізу рекурентних діаграм та інші. У випадку аналізу мережної структури розрізняють кореляційні, рекурентні і візуальні підходи для побудови мір складності. До топологічних мір відносяться, наприклад, коефіцієнт кластеризації, ступінь вершини та ін. Спектральними мірами є алгебраїчна зв’язність, енергія графа, спектральний розрив, тощо. Всі вказані міри реалізовані у вигляді процедур ковзного вікна, які дозволяють слідкувати за динамікою вибраної міри, порівнювати власне з динамікою вихідного ряду і робити висновки щодо моніторингу та попередження кризових явищ [3]. Показано, що в залежності від природи міри вона поводить себе характерним чином у передкризовий, власне кризовий та після кризовий періоди, що дозволяє будувати ефективні індикатори-передвісники кризових явищ.