МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ ЗАДАЧ ОПТИММЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ БУРЕНИЕМ СКВАЖИН

Галина Зварич; Євген Майкович; Людмила Лагойда; Галина Зварич; Євген Майкович; Людмила Лагойда

doi:10.30888/2663-5712.2020-03-01-002

Автор(и)

Галина Зварич Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу https://orcid.org/0000-0002-7866-542X
Євген Майкович https://orcid.org/
Людмила Лагойда https://orcid.org/0000-0002-2328-8276

DOI:

https://doi.org/10.30888/2663-5712.2020-03-01-002

Ключові слова:

0

Посилання

Hamilton I. Time series analysis. Princeton University Press, 1994. 779 p.

Gurierous C., Monfort A. Time series and dinamic modeld. Cambridge University Press, 1997. 668 p.

Носко В.П. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М.: Пргресс, 2012. 273 с.

Clements M.P., Hendry D.F. Farecasting with difference-stationary and trend- stationary models. Econometrics journal, 2001, No 4. P. 1-19.

Контрович Г.Г. Анализ временных рядов. Экономический журнал ВШЭ, 2002, № 3. С. 3793-401.

Nazarenko O.M., Filchenko D.V. Parametric identification of state-space dynamic systems: A time-domen perspective. International journal of innovating computing, information and control. 2008, vol. 4, No 7. P. 1553-1556.

Назеренко А.М., Фильченко Д.В. Идентификация и оптимизация слабо формализованных процессов в классе стационарных LQ моделей. Кибернетика и вычислительная техника, 2009б вып. 158. С. 81-89.

Востров Г.Н., Полякова М.В., Любченко В.В. Сегментация и анализ временных рядов на основе стохастической фрактальной модели. Труды Одесского политехнического университета 2001б № 1. С. 109-144.

Серая О.В. Прогнозирование вейвлет-апроксимации временного ряда. Восточно-европейский журнал передовых технологий. 2011. № 4(52). С. 49-51.

Бодянский Е.В., Винокурова Е.А. Обучение искусственных всплеск-нейронных сетей при обработке нестационарных стохастических сигналов. Радиоэлектроника и информатика, 2003, № 1(22). С. 86-89.

Bodyanskiy Ye, Kolodyazhniy V., Pliss I., Vynokurova O. Learning wavelet neuron based on the RASP-function. Радиоэлектроника. Информатика. Управление, 2004, № 1(11). С. 118-122.

Бодянский Е.В., Винокурова Е.А. Адаптивный вейвлет-нейронный предиктор. Проблемы бионики, 2003, № 58. С. 10-17.

Бодянский Е.В., Винокурова Е.А., Кобылин И.Щ., Мулеса П.П. Робастная адптивная идентификация нестационарных временных рядов с помощью ансамбля обучаемых гибридных адаптивных моделей. Управляющие системы и машины, № 5. С. 76-83.

Чепенко Т.Е. Моделирование и прогнозирование многомерного ряда показателей. Математическое и имитационное моделирование систем. МОДС'2011; 6-ая науч.-практ.конф. с междунар. участием: тезисы докл. Чернигов, 2011. С. 37-39.

Бодянский Е.В., Попов С.В., Слипченко А.Н. Прогнозирование нелинейный временных рядов в условиях структурной неопределенности; 10-я междунар.конф.по автоматическому управлению «Автоматика 2003»: сб.науч.тр. Севестополь: Изд-во СевНТУ, 2003, т. 1. С. 121-122.

Плисс И.П., Попов С.В., Рыбальченко Т.В. Нейросетевое прогнозирование временных рядов энергопотребления в условиях структурной неопределенности. Світотехніка та електроенергетика, 2008, № 3(15). С.41-48.

Белоконь С.В. Оперативное управление процессом бурения скважин по данням комплекса «ГЕОСЕРВИС». Нефтяное хозяйство, № 3, 20001. С. 39-41.

Семенцов Г.Н., Кропивницька В.Б., Гуменюк Т.В., Лагойда А.І. Modeling of dynamic stability of the well deepening process based on the catastrophe theory. Східно-Європейський журнал передових технологій. №4/3(94). 2018. С.36-46.