Управляющие системы и машины, №5, 2016, статья 9
DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2016.05.076
Бодянский Е.В., Винокурова Е.А., Кобылин И.О., Мулеса П.П. Робастная адаптивная идентификация нестационарных временных рядов с помощью ансамбля обучаемых гибридных адаптивных моделей. Управляющие системы и машины. 2016. № 5. С. 76-83.
УДК 004.032.26
Бодянский Евгений Владимирович, д.т.н., проф., проф. кафедры искусственного интеллекта, научный руководитель проблемной научно-исследовательской лаборатории автоматизированных систем управления, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, yevgeniy.bodyanskiy@nure.ua, +380577021890,
Винокурова Елена Анатольевна, д.т.н.., проф., главный научный сотрудник проблемной научно-исследовательской лаборатории автоматизированных систем управления, проф. кафедры безопасности информационных технологий, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, olena.vynokurova@nure.ua,
Кобылин Илья Олегович, аспирант кафедры искусственного интеллекта, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, ilya.kobylin@nure.ua,
Мулеса Павел Павлович, к.т.н., доцент кафедры кибернетики и прикладной математики, ДВНЗ «Ужгородский национальный университет», ppmulesa@gmail.com
Робастная адаптивная идентификация нестационарных временных рядов с помощью ансамбля обучаемых гибридных адаптивных моделей
Предложены модели робастной адаптивной идентификации нестационарных временных рядов в on-line режиме поступления потока данных, характеризующиеся простотой вычислительной реализации. Проведен ряд имитационных экспериментов на основе тестовых и реальных данных.
