Зміст
Добірка наукової літератури з теми "Метод ковзної середньої"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Метод ковзної середньої".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Метод ковзної середньої"
1
Козак, Є. Б. "ПРИНЦИПИ ВПРОВАДЖЕННЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ У СФЕРІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ ПРОМИСЛОВОГО ОБЛАДНАННЯ". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 3 (2 листопада 2021): 19–28. http://dx.doi.org/10.32851/tnv-tech.2021.3.3.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті досліджено принципи впровадження моделей машинного навчання у сферу інтелектуального обслуговування промислового обладнання. Зазначено, що розумне вироб- ництво використовує передову аналітику даних для доповнення фізичних законів щодо підвищення ефективності роботи виробничих систем. Наголошується, що за широкого поширення датчиків та Інтернету речей (IoT) зростає потреба в обробці великих вироб- ничих даних, що характеризуються високим об’ємом, високою швидкістю і високою різ- номанітністю. Наведено схему промислової машини, яка використовується для перемо- тування та різання пакувальної плівки на виробництві. Детально розкрито виробничий процес та складено структурну схему налаштування системи, сформовано модель клас- теризації параметрів для виявлення збоїв у роботі промислової машини. Підкреслено, що дані, отримані від датчиків, фактично є дискретними даними часу, що відбираються за секунду часу, а декомпозиція даних часових рядів виявила тенденцію до зростання залиш- ків. Отримані часові ряди стаціонарувались за допомогою диференціації, а логарифмічне перетворення у свою чергу використовувалось для зменшення дисперсії даних часових рядів. При цьому наголошується, що диференціація усуває зміни рівня динамічного ряду, а отже, усуває тенденції та сезонність, причому середнє ковзне та стандартне відхи- лення знайдено незалежно від часу, на основі чого побудовано діаграму стаціонарності. Визначено етапи прогнозування та запропоновано модель інтегрованої ковзної середньої. У роботі запропоновано три моделі: метод опорних векторів, глибока нейронна мережа та наївний баєсів класифікатор, здійснено порівняння всіх трьох моделей та доведено, що модель глибокої нейронної мережі була більш ефективною в разі моделювання даних. Про- гнозна модель побудована для зменшення низькоякісних виробничих циклів та планування технічного обслуговування. Таким чином, наголошено, що машинне навчання на основі IoT допоможе подолати суттєві обмеження продуктивності та пов’язані з цим витрати на обслуговування, що в загальному випадку значно підвищить продуктивність виробничого обладнання.
2
Сердюк, К., та O. П’ятикоп. "Вибір моделі прогнозування індивідуальних навантажень ходьби людини." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 44 (29 жовтня 2021): 60–65. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-10.
Повний текст джерелаАнотація:
Сучасний світ стикається з проблемою недостатньої фізичної і рухової активності людини, або гіподинамією. Особливо зараз це питання актуальне у зв’язку з пандемією Covid-19 та вимушеним переходом на дистанційну роботу та навчання. Сучасна людина в умовах популярною на сьогоднішній день сидячої роботи рухається вкрай мало. Найпростішим методом підвищення рухової активності людини є ходьба. Робота присвячується вирішенню проблеми прогнозування кількості кроків для людини з урахуванням його особливостей та попередніх показників. В статті наведено аналіз публікацій щодо визначення необхідної кількості кроків. Описано процес попередньої обробки реальних даних. Для моделювання в роботі обрано три методи прогнозування: метод простого усереднення (SMA), експоненціально зважене ковзне середнє (EWMA), авторегресійна інтегрована модель змінної середньої (ARIMA). Використовувані в роботі методи дозволять знайти кращий метод для прогнозування кількості майбутніх кроків людини.
3
ГОДОВАНЮК, Петро. "МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ НА АВТОСЕРВІСНІ ПОСЛУГИ". СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ В МАШИНОБУДУВАННІ ТА ТРАНСПОРТІ 2, № 17 (14 листопада 2021): 62–70. http://dx.doi.org/10.36910/automash.v2i17.635.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі запропонована методика складання математичної моделі прогнозування попиту на автосервісні послуги.
Розробка відповідних моделей є важливим завданням. При розробці були враховані наступні фактори:
– можлива зміна загальної кількості автомобілів Nавт, що знаходяться в зоні ділової активності СТО;
– інтенсивність експлуатації, тобто середньорічний пробіг автомобілів, що знаходяться в даному регіоні, а також динаміку його зміни по різних періодах року (j);
– середні напрацювання на один автомобиле-заїзд на СТО;
– можлива зміна частки ринку Kj, що займає це підприємство в районі ділової активності;
– частка власників α, які звертаються на СТО.
Комплексне врахування перелічених вище факторів дозволяє виконати прогнозування зміни середньодобової кількості звернень по різних видах робіт (i), з урахуванням його сезонності (j).
З метою спрощення отримуваної моделі, а також з урахуванням короткострокового періоду прогнозування, без втрати точності отримуваного результату, були прийняті постійні наступні величини:
– середньорічний пробіг ;
– коефіцієнт, що враховує динаміку посезонної зміни середнього річного пробігу – Kдj;
– долю власників, що користуються послугами СТО в цьому регіоні α;
– режим роботи СТО, що визначається кількістю днів роботи Dр підприємства на даних періодах року;
– – середню трудомісткість одного звернення.
Таким чином, прогнозування попиту на послуги СТО зводиться до оцінки зміни середньодобової кількості звернень на СТО, для чого була розглянута динаміка зміни його складових (1). У загальному вигляді, методика прогнозування попиту на послуги СТО, визначається середньодобовою кількістю звернень на СТО, та включає п’ять етапів.
Недоліком використання цього методу є те, що пропадають, відповідно, одна або дві, відповідно, перші і останні точки даного часового ряду. Для їх визначення використовуються наступні вирази: для ковзного середнього по трьох точках – вирази (17) і (18), для ковзного середнього по п’яти точках – формули (19)‒(20), відповідно [1, с. 90]:
Ключові слова:, автосервісні послуги, реконструкція, ефективність, математична модель, оптимізація.
4
Андрусенко, Ю. О. "Аналіз основних моделей прогнозування часових рядів". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 3(65), (1 жовтня 2020): 91–96. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.65.14.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою статті є огляд і класифікація основних моделей прогнозування часових рядів. Розглянуті статистичні моделі експоненційного згладжування, ковзного середнього, регресійні та авторегресійні моделі, їх особливості та сфери використання. Зі структурних методів проведено аналіз моделей на базі нейромереж, ланцюгів Маркова, опорних векторів та дерев рішень. Найкращі результати демонструють комбіновані моделі прогнозування, які розглянуто у сучасних публікаціях в інформаційних системах різноманітного призначення. Подальші дослідження будуть об’єднувати статистичні та структурні моделі для отримання кращого прогнозу.
5
Худов, Г. В., О. М. Маковейчук, І. М. Бутко та І. А. Хижняк. "Модель прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації". Системи озброєння і військова техніка, № 2(66) (21 травня 2021): 123–28. http://dx.doi.org/10.30748/soivt.2021.66.16.
Повний текст джерелаАнотація:
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.
6
Джус, С. Д. "Методи розрахунку та використання MOVING AVERAGE (ковзного середньго значення) в технічному аналізі статистичного прогнозування фондового ринку України". Бухгалтерський облік, аналіз та аудит: проблеми теорії, методології, організації, Вип. 1 (18) (2017): 14–27.
Знайти повний текст джерела
7
Скрипник, Андрей, Александр Литвиненко, Надежда Болила та Евгения Новак. "ВЫБОР И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ". Будівельні матеріали та вироби, № 1-2(101) (24 квітня 2019): 64–67. http://dx.doi.org/10.48076/2413-9890.2020-101-12.
Повний текст джерелаАнотація:
Запропоновано використовувати методи статистичного управління процесами (SPC) для оцінювання параметрів будівництва і управління ними. Крім широко розповсюджених карт Шухарта, розглядаються випадки потреби у застосуванні інших засобів контролю, а саме: карти Хотелінга (при виявленні кореляції між досліджуваними параметрами процесу), карти накопичених сум (CUSUM-карти використовуються для виявлення малих поступових зсувів і відхилень від середніх значень процесу), карта ковзних середніх (MA-карта та EWMA-карта - використовуються для виявлення малих трендів у розвитку процесу), регресійні контрольні карти (RK карти - дозволяють виявити спостереження, які сильно відхиляються від середнього за вибіркою), контрольні карти Парето (використовують для виявлення чинників, які найбільше впливають на зміну якостей досліджуваного параметру). Наведено алгоритм вибору контрольних карт для оцінювання параметрів будівництва в залежності від цілей контролю і якостей оцінюваних показників
8
Жигайло, О. М., та М. М. Топор. "АВТОМАТИЗОВАНА ПОБУДОВА МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗУВАННЯ ЗБУТУ ХЛІБОБУЛОЧНИХ ВИРОБІВ". Automation of technological and business processes 11, № 2 (26 червня 2019): 24–30. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i2.1372.
Повний текст джерелаАнотація:
Дослідження процесів збуту та планування виробництва є важливою складовою діяльності будь-якого комерційного підприємства. Це пояснюється тим, що професійне вирішення основних задач збуту обумовлює максимальний рівень задоволення потреби клієнтів, створення додаткових маркетингових переваг, збільшення обсягів реалізації, забезпечення зростання прибутку не тільки в коротко, але і в довгостроковому періоді. Для підвищення ефективності управління процесами збуту та планування виробництва сучасні підприємствавикористовують різноманітні програмні продукти, які автоматизують тільки частину їх бізнес-процесів. В тих продуктах, які займаються аналізом, прогнозуванням збуту та плануванням виробництва, існують проблеми з рівнем точності результатів прогнозу. Тому розробка програмних модулів, що спрощують вирішення задачі прогнозування та підвищують точність отриманих результатів є досить актуальною. Для вирішення задачі прогнозування була обрана модель проінтегрованої авторегресії та ковзного середнього (ARIMA). Перед побудовою моделей прогнозування проводиться автоматична класифікація (кластеризація) досліджуваних часових рядів для виявлення чітких груп зі схожими властивостями, яка надає можливість вибору початкової структури моделей прогнозування для кожної із груп. Після цього йде валідація або корегування значень порядку складових моделей (AR, MA), завдяки результатам обробки коррелограмм автокореляційної та приватної автокореляційної функій. На останньому етапі за допомогою методу найменших квадратів розраховуються параметри сформованих моделей прогнозування.
9
Shevchenko-Makarenko, O. P., L. R. Shostakovich-Koretskaya, S. O. Velychko, O. P. Shtepa та V. G. Reznyh. "ЗАХВОРЮВАНІСТЬ НА ХРОНІЧНИЙ ГЕПАТИТ С В СТРУКТУРІ ІНШИХ ХРОНІЧНИХ ВІРУСНИХ ГЕПАТИТІВ В ДНІПРОПЕТРОВСЬКОМУ РЕГІОНІ ТА УКРАЇНІ". Вісник наукових досліджень, № 1 (28 квітня 2018). http://dx.doi.org/10.11603/2415-8798.2018.1.8791.
Повний текст джерелаАнотація:
За даними ВООЗ, витрати, пов’язані з боротьбою із хронічними хворобами та подоланням факторів ризику, складають значну частку внутрішнього валового продукту кожної країни. При цьому пацієнти та їх близькі часто стикаються зі значними витратами на лікування, зниженням доходів унаслідок хвороби, інвалідизацією, передчасним виходом на пенсію і підвищеною залежністю від послуг соціальної підтримки.Мета дослідження – вивчити та проаналізувати рівень захворюваності на хронічний вірусний гепатит С (ХВГС) у структурі хронічних вірусних гепатитів (ХВГ) у багаторічній динаміці за 2010–2017 рр. у Дніпропетровському регіоні, порівняно з показниками в Україні, та визначити тенденції і подальший прогноз розвитку епідемічного процесу.Матеріали і методи. Аналіз захворюваності проведено за епідеміологічним методом. Для визначення основних тенденцій і прогнозування захворюваності ХВГ і ХВГС використовували методи розрахунку ланцюгових темпів зростання, згладжування часових рядів методом ковзних (змінних) середніх, а також побудова регресійних моделей.Результати досліджень та їх обговорення. Питома вага ХВГС щорічно у структурі захворюваності на хронічні вірусні гепатити (В, С, D) в Дніпропетровській області становить (82,83±1,15) %, в Україні загалом – (75,76±0,79) %. Динаміка цих хвороб у Дніпропетровському регіоні й в Україні має хвилеподібний характер, з більш вираженою тенденцією до збільшення показників в Україні. Середній показник захворюваності в області склав (16,31±0,91) на 100 тис. населення проти (12,94±0,31) на 100 тис. населення в Україні (p<0,05).Висновки. За прогнозними даними у 2018–2020 рр. можна очікувати рівень захворюваності на ХВГС в Україні у середньому (6215,7±43,4) випадка на рік, захворюваність на ХВГ – (7976,5±44,4) випадка. Для імплементації глобальної стратегії ВООЗ за вірусними гепатитами необхідно впровадити широку скринінгову програму для уточнення рівня захворюваності та поширеності парентеральних гепатитів, у тому числі ХВГС, серед різних верств населення і створити реєстр хворих на хронічні вірусні гепатити як в регіоні, так і в Україні у цілому.
10
Shevchenko-Makarenko, O. P., L. R. Shostakovich-Koretskaya, A. A. Doroshenko та D. A. Kyselʹov. "ЗАХВОРЮВАНІСТЬ НА ХРОНІЧНИЙ ГЕПАТИТ С У ДНІПРОПЕТРОВСЬКОМУ РЕГІОНІ ТА УКРАЇНІ". Здобутки клінічної і експериментальної медицини, № 2 (2 серпня 2018). http://dx.doi.org/10.11603/1811-2471.2018.v0.i2.8928.
Повний текст джерелаАнотація:
Мета дослідження – вивчити та проаналізувати рівень захворюваності на хронічний вірусний гепатит С (ХВГС) у багаторічній динаміці за 2010 – 2017 роки у Дніпропетровському регіоні, порівняно з показниками в Україні, та визначити тенденції і подальший прогноз розвитку епідемічного процесу.Матеріал і методи. Аналіз захворюваності проведено епідеміологічним методом. Для визначення основних тенденцій і прогнозування захворюваності на ХВГС використовували методи розрахунку ланцюгових темпів зростання, згладжування часових рядів методом ковзних (змінних) середніх, а також побудови регресійної моделі.Результати. Динаміка захворюваності на ХВГС у Дніпропетровській області та в Україні демонструє хвилеподібний характер, з більш чіткою тенденцією до збільшення показників в Україні. Середній показник захворюваності на ХВГС в регіоні склав (16,31±0,91) на 100 тис. населення, в Україні – (12,94±0,31) на 100 тис. населення (p<0,05). Відзначено високий рівень захворюваності на ХВГС у містах області ((18,67±1,19) на 100 тис. населення), який вдвічі перевищував відповідний показник у сільських районах (9,40±0,84 на 100 тис. населення p<0,001). Середні значення темпів зростання (зниження) показників захворюваності свідчать про щорічне збільшення захворюваності на ХВГС у м. Дніпро, районах області та в Україні (p<0,05), а також відображає несталі тенденції до зростання її рівнів у містах та Дніпропетровській області загалом.Висновки. За прогнозами, в 2018–2020 рр. можна очікувати, що рівень захворюваності ХВГС в Україні в середньому становитиме (13,87±0,06) випадків на 100 тис. населення на рік. Для імплементації глобальної стратегії ВООЗ щодо вірусних гепатитів необхідно посилити контроль за виявленням та реєстрацією ХВГС, впровадити широку скринінгову програму для уточнення рівня захворюваності та його поширеності, систематизувати облік ХВГС з урахуванням кумулятивних показників у багаторічній динаміці шляхом ведення реєстру хворих на хронічні вірусні гепатити як на регіональному, так і на національному рівнях.
Дисертації з теми "Метод ковзної середньої"
1
Білоцерківський, Олександр Борисович. "Використання методу ковзної середньої для аналізу динаміки ВВП України за 2004-2008 р.р". Thesis, НТУ "ХПІ", 2009. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/22739.
Повний текст джерелаАнотація:
Одним із найважливіших елементів системи національних рахунків на стадії виробництва є валовий внутрішній продукт (ВВП). В доповіді досліджено ВВП України за 2004-2008 р.р з використанням методу ковзної середньої. Визначено прогнозне значення на 2009 рік.Gross domestic product (GDP) is one of the major elements of national economic accounting on the stage of production. This paper presents the research of Ukrainian GDP during the 2004-2008. The method of moving average is used. The predicted value is obtained for 2009.
2
Бобух, Анатолій Олексійович, Алевтина Миколаївна Переверзєва, Михайло Олексійович Подустов та Олександр Михайлович Дзевочко. "Застосування рекурсивних методів для оцінки параметрів комп'ютерно-інтегрованої технології виробництва соди". Thesis, Харківський національний університет будівництва та архітектури, 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/34256.
Повний текст джерелаАнотація:
Виконано аналіз двох методів фільтрації на прикладі енергозатратного параметру комп'ютерно-інтегрованої технології регенерації газів із розчинів та насиченням ними очищеного розсолу виробництва кальцинованої соди. Отримані результати фільтрування доцільно використовувати при розробці енергозберігаючих комп’ютерно-інтегрованих технологій виробництва кальцинованої соди в цілому з використанням сучасних багатоканальних МПК із високонадійним програмним забезпеченням.The analysis of two filtration methods is carried out on the example of the energy-consuming parameter of the computer-integrated technology of gas regeneration from solutions and saturation of the purified brine of the soda ash production. The obtained filtration results are expedient for using in the development of energy-saving computer-integrated technologies for the production of calcined soda as a whole with the use of modern multichannel IPC with highly reliable software.