地理空间信息处理系统中的地理空间数据预测模型

Геннадій Худов, О.М. Маковейчук, І. М. Бутко, І. А. Хижняк
{"title":"地理空间信息处理系统中的地理空间数据预测模型","authors":"Геннадій Худов, О.М. Маковейчук, І. М. Бутко, І. А. Хижняк","doi":"10.30748/soivt.2021.66.16","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":32658,"journal":{"name":"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-05-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Модель прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації\",\"authors\":\"Геннадій Худов, О.М. Маковейчук, І. М. Бутко, І. А. Хижняк\",\"doi\":\"10.30748/soivt.2021.66.16\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"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.\",\"PeriodicalId\":32658,\"journal\":{\"name\":\"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-05-21\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30748/soivt.2021.66.16\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sistemi ozbroiennia i viis''kova tekhnika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30748/soivt.2021.66.16","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本文的目的是预测地理空间信息处理系统中的地理空间数据。本文的目的是开发一个用于预测地理空间信息处理系统中的地理空间数据的模型。一种改进的数据预测模型,表示基于一组集成多阶自回归模型{ARIMA(p,d,q)}的自适应选择模型为此选择标准被用作先前预测的偏差平方的最小量,-这确保了预测的准确性和效率,并允许基于预测做出合理的行政决策。我们进行了进一步的研究,以核实收到的预测。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Модель прогнозування геопросторових даних в системах обробки геопросторової інформації
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.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
13
审稿时长
6 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信