Оценка и прогнозирование параметров временных рядов вагонопотоков на основе специализированой процедуры фрактального анализа

Loading...
Thumbnail Image
Date
2016
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Херсонский государственный университет, Херсон
Abstract
RUS: В статье получили развитие методы и процедуры анализа процессов железнодорожного транспорта, представленных антиперсистентными временными рядами (ВР) вагонопотоков. Предложена классификация подобных рядов на основе обобщения последовательных уровней ряда. Приведены примеры классификации ВР, раскрывающие возможности предлагаемой процедуры.
UKR: У статті отримали розвиток методи і процедури аналізу та процесів залізничного транспорту, представлених антиперсистентними часовими рядами. Запропонована класифікація таких рядів на основі узагальнення послідовних рівнів ряду. Наведені приклади класифікації часових рядів, що розкривають можливості запропонованої процедури.
ENG: In this article have developed methods and procedures of analysis of the processes of railway represented by antipersistent time series of traffic volumes. Classification of such series on the basis of generalization of a number of successive levels is presented. Provided the examples of the classification of time series revealing the possibility of the proposed procedure.
Description
В. Скалозуб: ORCID 0000-0002-1941-4751, И. Клименко: ORCID 0000-0001-5149-3974
Keywords
показатель Херста, фрактальный анализ, антиперсистентность, прогнозирование временных рядов, классификация, грузовые железнодорожные перевозки, показник Херста, фрактальний аналіз, антиперсистентність, прогнозування часових рядів, класифікація, вантажні залізничні перевезення, Hirst indicator, fractal analysis, antipersistent, prediction of time series, classification, freight railroad transportation, KIT
Citation
Скалозуб, В. В. Оценка и прогнозирование параметров временных рядов вагонопотоков на основе специализированой процедуры фрактального анализа / В. В. Скалозуб, И. В. Клименко // Наук. вісн. Херсон. держ. ун-ту. Серія "Економічні науки". – 2016. – Вип. 20. Ч. 2. – С. 189–192.