Modeling of time series of process parameters

Authors

  • Z. J. Vorotnikova ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.31498/2225-6733.27.2013.31547

Keywords:

process variable time series, time series data structure, time series asymptotic approximation, Fourier expansion, data base

Abstract

In this the basic facts about real simulation methods of the non-stationary time series are stated, regarding the system of representation of time series for technological parameters, contained in data base of the Process Control System with the aim of their subsequent analysis. The system was designed by the author

Author Biography

Z. J. Vorotnikova, ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь

Кандидат технічних наук, доцент

References

Уилкс С. Математическая статистика: пер. с англ. / С. Уилкс. – М. : Наука, 1967. – 632 с.

Орлов Ю.Н. Нестационарные временные ряды: Методы прогнозирования с примерами анализа финансовых и сырьевых рынков / Ю.Н. Орлов, К.П. Осминин. – М. : URSS, 2011. – 384 с.

Голяндина Н.Э. Метод “Гусеница” – SSA: анализ временних рядов: учеб. пособие / Н.Э. Голяндина. – СПб. : ВВМ, 2004. – 76 c.

Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учебное пособие / Ю.П. Лукашин. – М. : Финансы и статистика, 2003. – 416 с.

Golyandina. N.E. Analysisof Time Series Structure: SSA and Related Techniques / N.E. Golyandina, V.V. Nekrutkin, A.A. Zhigljavsky. – Chapman & Hall, 2001. – 305 р.

Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория / Д. Бриллинджер. – М. : Мир, 1980. – 536 с.

Box G. A note on the generation of random normal deviates / G. Box // Annals of mathematical statistics. – 1958. – 29, №2. – P. 610-611.

Frosini B.V. On the distribution and power of goodness-of-fit statistic with parametric and nonparametric applications, “Goodness-of-fit” / B.V. Frosini // Amsterdam-Oxford-New York: North Holland Publ. Comp, 1987. – P. 133-154.

How to Cite

Vorotnikova, Z. J. (2014). Modeling of time series of process parameters. Reporter of the Priazovskyi State Technical University. Section: Technical Sciences, (27), 197–204. https://doi.org/10.31498/2225-6733.27.2013.31547