×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Прогнозирование состояния сенсорной системы транспортного средства

    • Аннотация
    • pdf

    В статье ставится задача обосновать выбор метода прогнозирования состояния радиотехнической сенсорной системы транспортного средства (ТС) по данным датчиков, которые в данном исследовании рассматриваются как набор временных рядов. Целью работы является определение наиболее точного метода прогнозирования данных сенсорики ТС. Для анализа выбраны: статистический метод VARMA и метод, основывающийся на нейронной сети LSTM, как наиболее подходящие ввиду возможности обработки многомерных рядов со сложными взаимосвязями, гибкости в обработке последовательностей различной длины и высокой точности результатов их применения в различных областях. Приведены данные вычислительных экспериментов, позволяющие определить предпочтительный вариант как для одношагового, так и многошагового прогнозирования многомерных временных рядов, по значениям показателей ошибок и адаптивности к быстрым изменениям значений данных.

    Ключевые слова: методы прогнозирования, оценка прогнозирования, LSTM, VARMA, временные ряды, сенсорные системы, датчики

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации