Method of predicting the water level in the river Dniester, depending on weather conditions

Authors

  • Михайло Іванович Горбійчук Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and gas Karpatskaya, 15, Ivano-Frankivsk, 76019, Ukraine
  • Мар’яна Антоніївна Шуфнарович Ivano-Frankivsk National Medical University Galickaya, 2, Ivano-Frankivsk, 76019, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14746

Keywords:

Synthesis of mathematical models, genetic algorithm, chromosome, external criterion, aliquant frequency, harmonic series, prediction accuracy

Abstract

This article describes a new method of constructing mathematical models of complex oscillatory processes with non-multiple frequencies, based on the ideas of genetic algorithms. Compared with existing methods of creating mathematical models of complex processes considered in the works of Academician O.G.Ivakhnenko and his students, this method allows the synthesis of mathematical models of any complexity. Using the ideas of genetic algorithms to the construction of mathematical models provides an opportunity not only to choose the optimal structure of an adequate model, but also significantly reduce the number of calculations at search patterns. Therefore, the new method can be used to predict how the physical phenomena and complex processes. Effectiveness of the developed method has been confirmed by the model of change of the water level in the river Dniester, depending on weather conditions. The model constructed by the water level in the river Dniester gives sufficiently accurate prediction results. The author suggests that the model can be used for flood forecasting

Author Biographies

Михайло Іванович Горбійчук, Ivano-Frankivsk National Technical University of Oil and gas Karpatskaya, 15, Ivano-Frankivsk, 76019

Professor

head of the department of computer systems and networks

Мар’яна Антоніївна Шуфнарович, Ivano-Frankivsk National Medical University Galickaya, 2, Ivano-Frankivsk, 76019

assistant of the department of medical informatics, medical and biological physics 

References

  1. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление [Текст] / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. Пер. с англ. А. Л. Левшина . – М.: Мир, 1974. – 406 с.
  2. Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем: монография [Текст] / А. Г. Ивахненко. – К.: Наукова думка, 1981. – 296 с.
  3. Горбійчук М. І. Метод побудови математичних моделей складних процесів на засадах генетичних алгоритмів [Текст] / Горбійчук М. І., Шуфнарович М. А. // Штучний інтелект. – 2010. - № 4. – С. 50 – 57.
  4. Вержбицкий В. М. Основы численных методов: учебник для вузов [Текст] / В. М. Вержбицкий. – М.: Высшая школа, 2002. – 840 с.
  5. Ивахненко А. Г. Справочник по типовым программам моделирования [Текст] / А. Г. Ивахненко, Ю. В. Коппа, В. С. Степашко и др.; под ред. А. Г. Ивахненко – К.: Техніка, 1980. – 180 с.
  6. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия-Телеком, 2004. – 452 с.
  7. Ивахненко А. Г. Помехоустойчивость моделирования: монография [Текст] /. А. Г. Ивахненко, В. С. Степашко - Киев: Наук. думка, 1985. - 216 с.
  8. Горбійчук М. І. Індуктивний метод побудови математичних моделей газоперекачуваль-них агрегатів природного газу [Текст] / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, Я. І. Заячук // Нафтова і газова промисловість. – 2008. - № 5. – С. 32 – 35.
  9. Ермаков С. М. Математическая теория оптимального эксперимента [Текст] / С. М. Ермаков, А. А. Жиглявский: учеб. пособие. – М.: Наука, 1987. – 320 с.
  10. Ивахненко А. Г. Самоорганизация прогнозирующих моделей [Текст] / А. Г. Ивахненко, Й. А. Мюллер – К.: Техніка, 1985; Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. – 223 с., ил. – Библиогр.: 219с.
  11. Box G., Jenkins J. (1974) Time Series Analysis. Forecast and Control. Moscow: Word
  12. Ivakhnenko A. G. (1981) The inductive method of self-organizing models of complex systems: the monograph. Kyiv: Scientific thought.
  13. Gorbіychuk M. I.. Shufnarovich M. A. (2010) Method pobudovi mathe models Folding protsesіv in ambushes genetichnih algoritmіv. Artificial intellect, 4, 50-57.
  14. Wierzbicki V. M. (2002) Basics of numerical methods: a textbook for high schools. Moscow: High school.
  15. Ivachnenko A. G., Kopp J. V., Stepashko V. S. and others. (1980) Reference model simulation programs. Kyiv: Tehnіka.
  16. Rutkovska D, Pilinsky M, Rutkowsky L. (2004) Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. Moscow: Hotline – Telecom.
  17. Ivakhnenko A. G., Stepashko V. S. (1985) Modeling Immunity: monograph. Kiev: Scientific thought.
  18. Gorbіychuk, M. I.. Kogutyak, M. I. Zayachuk Y. I. (2008) Іnduktivny method pobudovi mathe-models gazoperekachuval them agregatіv natural gas. Naphtha i gaseous promislovіst, 5, 32-35.
  19. Ermakov S. M., Zhiglyavskii A. A. (1987) Mathematical theory of optimal experiments. Moscow: Science.
  20. Ivakhnenko A.G, Muller Y.A. (1985). Self-organization of predictive models. Kyiv: Tehnіka.

Published

2013-06-20

How to Cite

Горбійчук, М. І., & Шуфнарович, М. А. (2013). Method of predicting the water level in the river Dniester, depending on weather conditions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4(63), 13–19. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2013.14746

Issue

Section

Mathematics and Cybernetics - applied aspects