Розробка методів обчислення рекурентних діаграм в просторі зі скалярним добутком

Автор(и)

  • Boris Pospelov Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0957-3839
  • Vladimir Andronov Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0001-7486-482X
  • Ruslan Meleshchenko Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0001-5411-2030
  • Yuliya Danchenko Харківський національний університет будівництва та архітектури вул. Сумська, 40, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-3865-2496
  • Igor Artemenko Харківський національний університет внутрішніх справ пр. Льва Ландау, 27, м. Харків, Україна, 61080, Україна https://orcid.org/0000-0002-9144-1500
  • Mikhailo Romaniak Інститут Управління державної охорони України Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0003-2680-1722
  • Anastasiia Khmyrova Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0680-7505
  • Tetiana Butenko Науково-методичний центр навчальних закладів сфери цивільного захисту вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0115-7224

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169887

Ключові слова:

рекурентні діаграми, вектор станів, забруднення атмосфери, складні динамічні системи

Анотація

Розроблено методи обчислення рекурентних діаграм в просторі зі скалярним добутком, які дозволяють вивчати властивості і особливості вектора станів різних за складністю динамічних систем природної та соціальної сфери. Новий науковий результат полягає в розробці науково-методичного апарату для обчислення рекурентних діаграм векторів станів систем у розширених на основі скалярного добутку метричних просторах. Запропоновані два методи обчислення рекурентних діаграм для векторів станів складних динамічних систем, які мають високу інформативність, помірну складність і універсальність щодо розмірності досліджуваного простору станів. На практиці запропоновані методи можуть використовуватися для обчислення і порівняння рекурентних діаграм станів досліджуваних систем в метричних просторах різної розмірності без додаткової нормування. Перевірка працездатності запропонованих методів проведена на основі експериментальних спостережень концентрацій формальдегіду, аміаку та оксиду вуглецю в атмосфері промислового міста. Встановлено, що при значеннях кутового розміру області 10° і 30° запропонований метод обчислення рекурентних діаграм має підвищену інформативність, меншу складність та інваріантність до розмірності простору станів. Показано, що методи обчислення рекурентних діаграм в просторі зі скалярним добутком дозволяють використовувати їх при наявності короткочасних інтервалів відсутності спостережень. Експериментально встановлено, що в окремих випадках параметрів результати обчислення рекурентних діаграм на основі розроблених методів збігаються з результатами відомих методів. Це свідчить про більш загальний характер запропонованих методів

Біографії авторів

Boris Pospelov, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, професор

Науково-дослідний центр

Vladimir Andronov, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, професор

Науково-дослідний центр

Ruslan Meleshchenko, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук

Кафедра пожежної та рятувальної підготовки

Yuliya Danchenko, Харківський національний університет будівництва та архітектури вул. Сумська, 40, м. Харків, Україна, 61002

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра загальної хімії

Igor Artemenko, Харківський національний університет внутрішніх справ пр. Льва Ландау, 27, м. Харків, Україна, 61080

Доктор юридичних наук, доцент

Mikhailo Romaniak, Інститут Управління державної охорони України Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Кандидат юридичних наук

Anastasiia Khmyrova, Національний університет цивільного захисту України вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат наук з державного управління

Навчально-науково виробничий центр

Tetiana Butenko, Науково-методичний центр навчальних закладів сфери цивільного захисту вул. Чернишевська, 94, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук, старший науковий співробітник

Відділ організації та координації науково-дослідної діяльності

Посилання

  1. Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S., Shcherbak, S. (2017). Results of experimental research into correlations between hazardous factors of ignition of materials in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 50–56. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.117789
  2. Manuca, R., Savit, R. (1996). Stationarity and nonstationarity in time series analysis. Physica D: Nonlinear Phenomena, 99 (2-3), 134–161. doi: https://doi.org/10.1016/s0167-2789(96)00139-x
  3. Webber, C., Marwan, N. (Eds.) (2015). Recurrence quantification analysis. Understanding Complex Systems. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-07155-8
  4. Marwan, N., Webber, C. L., Macau, E. E. N., Viana, R. L. (2018). Introduction to focus issue: Recurrence quantification analysis for understanding complex systems. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 28 (8), 085601. doi: https://doi.org/10.1063/1.5050929
  5. Recurrence plots and cross recurrence plots. Available at: http://www.recurrence-plot.tk
  6. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S. (2018). Analysis of correlation dimensionality of the state of a gas medium at early ignition of materials. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (10 (95)), 25–30. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142995
  7. Takens, F. (1981). Detecting strange attractors in turbulence. Lecture Notes in Mathematics, 366–381. doi: https://doi.org/10.1007/bfb0091924
  8. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Popov, V., Semkiv, O. (2018). Development of the method of frequency­temporal representation of fluctuations of gaseous medium parameters at fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (10 (92)), 44–49. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.125926
  9. Adeniji, A. E., Olusola, O. I., Njah, A. N. (2018). Comparative study of chaotic features in hourly wind speed using recurrence quantification analysis. AIP Advances, 8 (2), 025102. doi: https://doi.org/10.1063/1.4998674
  10. Wendi, D., Marwan, N., Merz, B. (2018). In Search of Determinism-Sensitive Region to Avoid Artefacts in Recurrence Plots. International Journal of Bifurcation and Chaos, 28 (01), 1850007. doi: https://doi.org/10.1142/s0218127418500074
  11. Donner, R. V., Balasis, G., Stolbova, V., Georgiou, M., Wiedermann, M., Kurths, J. (2019). Recurrence‐Based Quantification of Dynamical Complexity in the Earth's Magnetosphere at Geospace Storm Timescales. Journal of Geophysical Research: Space Physics, 124 (1), 90–108. doi: https://doi.org/10.1029/2018ja025318
  12. Garcia-Ceja, E., Uddin, M. Z., Torresen, J. (2018). Classification of Recurrence Plots’ Distance Matrices with a Convolutional Neural Network for Activity Recognition. Procedia Computer Science, 130, 157–163. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.025
  13. Neves, F. M., Viana, R. L., Pie, M. R. (2017). Recurrence analysis of ant activity patterns. PLOS ONE, 12 (10), e0185968. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185968
  14. Ozken, I., Eroglu, D., Breitenbach, S. F. M., Marwan, N., Tan, L., Tirnakli, U., Kurths, J. (2018). Recurrence plot analysis of irregularly sampled data. Physical Review E, 98 (5). doi: https://doi.org/10.1103/physreve.98.052215
  15. Eroglu, D., Marwan, N., Stebich, M., Kurths, J. (2018). Multiplex recurrence networks. Physical Review E, 97 (1). doi: https://doi.org/10.1103/physreve.97.012312
  16. Oberst, S., Niven, R., Ord, A., Hobbs, B., Lester, D. (2017). Application of recurrence plots to orebody exploration data. Conference: Target. At University Club, University of Western Australia.
  17. Webber, C. L., Ioana, C., Marwan, N. (Eds.) (2016). Recurrence Plots and Their Quantifications: Expanding Horizons. Springer Proceedings in Physics. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29922-8
  18. Birleanu, F.-M., Candel, I., Ioana, C., Gervaise, C., Serbanescu, A., Serban, G. (2012). A vector approach to transient signal processing. 2012 11th International Conference on Information Science, Signal Processing and Their Applications (ISSPA). doi: https://doi.org/10.1109/isspa.2012.6310462
  19. Ioana, C., Digulescu, A., Serbanescu, A., Candel, I., Birleanu, F.-M. (2014). Recent Advances in Non-stationary Signal Processing Based on the Concept of Recurrence Plot Analysis. Translational Recurrences, 75–93. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-09531-8_5
  20. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P. (2018). Studying the recurrent diagrams of carbon monoxide concentration at early ignitions in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (93)), 34–40. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133127
  21. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Design of fire detectors capable of self-adjusting by ignition. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (88)), 53–59. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108448
  22. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Research into dynamics of setting the threshold and a probability of ignition detection by self­adjusting fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (89)), 43–48. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.110092
  23. Marwan, N., Carmenromano, M., Thiel, M., Kurths, J. (2007). Recurrence plots for the analysis of complex systems. Physics Reports, 438 (5-6), 237–329. doi: https://doi.org/10.1016/j.physrep.2006.11.001
  24. Mindlin, G. M., Gilmore, R. (1992). Topological analysis and synthesis of chaotic time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, 58 (1-4), 229–242. doi: https://doi.org/10.1016/0167-2789(92)90111-y
  25. Zbilut, J. P., Zaldivar-Comenges, J.-M., Strozzi, F. (2002). Recurrence quantification based Liapunov exponents for monitoring divergence in experimental data. Physics Letters A, 297(3-4), 173–181. doi: https://doi.org/10.1016/s0375-9601(02)00436-x
  26. Thiel, M., Romano, M. C., Kurths, J., Meucci, R., Allaria, E., Arecchi, F. T. (2002). Influence of observational noise on the recurrence quantification analysis. Physica D: Nonlinear Phenomena, 171 (3), 138–152. doi: https://doi.org/10.1016/s0167-2789(02)00586-9
  27. Kondratenko, O. M., Vambol, S. O., Strokov, O. P., Avramenko, A. M. (2015). Mathematical model of the efficiency of diesel particulate matter filter. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 6, 55–61.
  28. Vasiliev, M. I., Movchan, I. O., Koval, O. M. (2014). Diminishing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 5, 106–113.
  29. Dubinin, D., Korytchenko, K., Lisnyak, A., Hrytsyna, I., Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 11–16. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114504
  30. Semko, A., Rusanova, O., Kazak, O., Beskrovnaya, M., Vinogradov, S., Gricina, I. (2015). The use of pulsed high-speed liquid jet for putting out gas blow-out. The International Journal of Multiphysics, 9 (1), 9–20. doi: https://doi.org/10.1260/1750-9548.9.1.9
  31. Kustov, M. V., Kalugin, V. D., Tutunik, V. V., Tarakhno, E. V. (2019). Physicochemical principles of the technology of modified pyrotechnic compositions to reduce the chemical pollution of the atmosphere. Voprosy Khimii i Khimicheskoi Tekhnologii, 1, 92–99. doi: https://doi.org/10.32434/0321-4095-2019-122-1-92-99
  32. Vasyukov, A., Loboichenko, V., Bushtec, S. (2016). Identification of bottled natural waters by using direct conductometry. Ecology, Environment and Conservation, 22 (3), 1171–1176.
  33. Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P., Gornostal, S. (2019). Development of the method for rapid detection of hazardous atmospheric pollution of cities with the help of recurrence measures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (97)), 29–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.155027

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-06-10

Як цитувати

Pospelov, B., Andronov, V., Meleshchenko, R., Danchenko, Y., Artemenko, I., Romaniak, M., Khmyrova, A., & Butenko, T. (2019). Розробка методів обчислення рекурентних діаграм в просторі зі скалярним добутком. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4 (99), 37–44. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.169887

Номер

Том 3 № 4 (99) (2019): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Boris Pospelov, Vladimir Andronov, Ruslan Meleshchenko, Yuliya Danchenko, Igor Artemenko, Mikhailo Romaniak, Anastasiia Khmyrova, Tetiana Butenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.