Розробка самонастроювальної моделі Брауна нульового порядку для прогнозування незворотних процесів і явищ

Автор(и)

  • Борис Борисович Поспєлов Науково-методичний центр навчальних закладів сфери цивільного захисту, Україна https://orcid.org/0000-0002-0957-3839
  • Володимир Анатолійович Андронов Національний університет цивільного захисту України, Україна https://orcid.org/0000-0001-7486-482X
  • Євгеній Олексійович Рибка Національний університет цивільного захисту України, Україна https://orcid.org/0000-0002-5396-5151
  • Олексій Миколайович Крайнюков Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0002-5264-3118
  • Надія Василівна Максименко Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, Україна https://orcid.org/0000-0002-7921-9990
  • Ігор Юрійович Бірюков Національна академія Національної Гвардії України, Україна https://orcid.org/0000-0002-5732-4087
  • Максим Миколайович Журавський Національний університет цивільного захисту України, Україна https://orcid.org/0000-0001-8356-8600
  • Юлія Сергіївна Безугла Національний університет цивільного захисту України, Україна https://orcid.org/0000-0003-4022-2807
  • Ігор Євгенович Морозов Національна академія Національної Гвардії України, Україна https://orcid.org/0000-0002-9643-481X
  • Ігор Володимирович Євтушенко Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого, Україна https://orcid.org/0000-0003-4299-6398

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.241474

Ключові слова:

прогнозування пожежі, самонастроювальна модель Брауна, загорання, повітряне середовище, поточна міра рекурентності

Анотація

Розроблено самонастроювальну модель Брауна нульового порядку. Дана модель дозволяє прогнозувати з високою точністю не тільки пожежі в приміщеннях, а й незворотні процеси і явища випадкового і хаотичного характеру в реальних умовах. Суть самонастроювальної моделі полягає в тому, що на основі підходу Калмана запропоновано параметр згладжування задавати для кожного моменту часу. Такий параметр визначається в залежності від результуючої поточної помилки прогнозу з урахуванням реальної і невідомої динаміки досліджуваного ряду і шумів. При цьому не потрібен підбір параметра згладжування, характерного для відомих моделей. Крім того, запропонована самонастроювальна модель Брауна нульового порядку на відміну від відомих модифікацій не вимагає завдання моделі динаміки рівня досліджуваного часового ряду. Самонастроювальна модель забезпечує зневажливо малі помилки і оперативність прогнозу. Виконано перевірку працездатності розробленої моделі на прикладі експериментального часового ряду для поточної міри рекурентності прирощень стану повітряного середовища в лабораторній камері при загорянні спирту. В якості кількісних показників якості помилки прогнозу розглянуті поточні значення для квадрата та абсолютних значень. Встановлено, що поточний квадрат помилки прогнозу виявляється на більш шести порядків меншим в порівнянні з випадком фіксованого параметра згладжування з позамежної множини. Однак поточний квадрат помилки прогнозу для стрибкоподібних змін динаміки рівня ряду виявляється вдвічі меншим у порівнянні з фіксованим параметром з позамежної множини. Відзначається, що отримані результати підтверджують працездатність запропонованої самонастроювальної моделі Брауна нульового порядку

Біографії авторів

Борис Борисович Поспєлов, Науково-методичний центр навчальних закладів сфери цивільного захисту

Доктор технічних наук, професор

Володимир Анатолійович Андронов, Національний університет цивільного захисту України

Доктор технічних наук, професор

Науково-дослідний центр

Євгеній Олексійович Рибка, Національний університет цивільного захисту України

Доктор технічних наук, старший дослідник

Науково-дослідний центр

Олексій Миколайович Крайнюков, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Доктор географічних наук, доцент

Кафедра екологічної безпеки та екологічної освіти

Надія Василівна Максименко, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна

Доктор географічних наук, професор

Кафедра моніторингу довкілля та природокористування

Ігор Юрійович Бірюков, Національна академія Національної Гвардії України

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра ракетно-артилерійського озброєння

Максим Миколайович Журавський, Національний університет цивільного захисту України

Кандидат технічних наук, доцент

Відділ організації освітньої діяльності

Юлія Сергіївна Безугла, Національний університет цивільного захисту України

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра наглядово-профілактичної діяльності

Ігор Євгенович Морозов, Національна академія Національної Гвардії України

Кандидат військових наук, старший дослідник

Науково-організаційний відділ

Ігор Володимирович Євтушенко, Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого

Кандидат юридичних наук

Кафедра тактико-спеціальної, вогневої та спеціальної фізичної підготовки

Посилання

  1. Migalenko, K., Nuianzin, V., Zemlianskyi, A., Dominik, A., Pozdieiev, S. (2018). Development of the technique for restricting the propagation of fire in natural peat ecosystems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (91)), 31–37. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.121727
  2. Vambol, S., Vambol, V., Kondratenko, O., Koloskov, V., Suchikova, Y. (2018). Substantiation of expedience of application of high-temperature utilization of used tires for liquefied methane production. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering, 2 (87), 77–84. doi: https://doi.org/10.5604/01.3001.0012.2830
  3. Vambol, S., Vambol, V., Sobyna, V., Koloskov, V., Poberezhna, L. (2019). Investigation of the energy efficiency of waste utilization technology, with considering the use of low-temperature separation of the resulting gas mixtures. Energetika, 64 (4), 186–195. doi: https://doi.org/10.6001/energetika.v64i4.3893
  4. 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
  5. Vambol, S., Vambol, V., Kondratenko, O., Suchikova, Y., Hurenko, O. (2017). Assessment of improvement of ecological safety of power plants by arranging the system of pollutant neutralization. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (10 (87)), 63–73. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.102314
  6. Otrosh, Y., Semkiv, O., Rybka, E., Kovalov, A. (2019). About need of calculations for the steel framework building in temperature influences conditions. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 708, 012065. doi: https://doi.org/10.1088/1757-899x/708/1/012065
  7. Dadashov, I., Loboichenko, V., Kireev, A. (2018). Analysis of the ecological characteristics of environment friendly fire fighting chemicals used in extinguishing oil products. Pollution Research, 37 (1), 63–77.
  8. Lukashin, Yu. P. (2003). Adaptivnye metody kratkosrochnogo prognozirovaniya vremennyh ryadov. Moscow: Finansy i statistika, 416.
  9. Brown, R. G. (2004). Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. Dover Publications, 480.
  10. Svetun'kov, S. G., Butuhanov, A. V., Svetun'kov, I. S. (2006). Zapredel'nye sluchai metoda Brauna v ekonomicheskom prognozirovanii. Sankt-Peterburg: SPbGUEF, 71.
  11. Hyndman, R. J., Khandakar, Y. (2008). Automatic time series forecasting: the forecast Package for R. Journal of statistical software, 27 (3), 1–22. doi: https://doi.org/10.18637/jss.v027.i03
  12. Gambarov, G. M., Zhuravel', N. M., Korolev, Yu. G. (1990). Statisticheskoe modelirovanie i prognozirovanie. Moscow: Finansy i statistika, 383.
  13. Chetyrkin, E. M. (1977). Statisticheskie metody prognozirovaniya. Moscow: Statistika, 200.
  14. Lugachev, M. I., Lyapuntsov, Yu. P. (1999). Metody sotsial'no-ekonomicheskogo prognozirovaniya. Moscow: TEIS, 160.
  15. Svetun'kov, S. G. (2002). O rasshirenii granits primeneniya metoda Brauna. Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i finansov, 3, 94–107.
  16. Vartanyan, V. M., Romanenkov, Yu. A., Kononenko, A. V. (2005). Parametricheskiy sintez prognoznoy modeli eksponentsial'nogo sglazhivaniya. Vestnik NTU «KhPI», 59, 9–16.
  17. Tebueva, F., Streblianskaia, N. (2016). Adaptive method for predicting short time series of natural processes. Sovremennaya nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki, 6, 83–87.
  18. Svetun'kov, I. S. Samoobuchayuschayasya model' kratkosrochnogo prognozirovaniya sotsial'no-ekonomicheskoy dinamiki. Available at: https://www.hse.ru/data/2011/02/28/1211522815/2010_mk_article.pdf
  19. Pospelov, B., Rybka, E., Krainiukov, O., Yashchenko, O., Bezuhla, Y., Bielai, S. et. al. (2021). Short-term forecast of fire in the premises based on modification of the Brown’s zero-order model. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (10 (112)), 52–58. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.238555
  20. Koshmarov, Yu. A., Puzach, S. V., Andreev, V. V. (2012). Prognozirovanie opasnyh faktorov pozhara v pomeschenii. Moscow: AGPS MChS Rossii, 126.
  21. 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
  22. Andronov, V., Pospelov, B., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Examining the learning fire detectors under real conditions of application. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (87)), 53–59. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.101985
  23. Ahn, C.-S., Kim, J.-Y. (2011). A study for a fire spread mechanism of residential buildings with numerical modeling. WIT Transactions on the Built Environment, 117, 185–196. doi: https://doi.org/10.2495/safe110171
  24. 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
  25. Sadkovyi, V., Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Krainiukov, O., Rud, A. et. al. (2020). Construction of a method for detecting arbitrary hazard pollutants in the atmospheric air based on the structural function of the current pollutant concentrations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (108)), 14–22. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.218714
  26. Poulsen, A., Jomaas, G. (2011). Experimental Study on the Burning Behavior of Pool Fires in Rooms with Different Wall Linings. Fire Technology, 48 (2), 419–439. doi: https://doi.org/10.1007/s10694-011-0230-0
  27. Zhang, D., Xue, W. (2010). Effect of heat radiation on combustion heat release rate of larch. Journal of West China Forestry Science, 39, 148.
  28. Peng, X., Liu, S., Lu, G. (2005). Experimental Analysis on Heat Release Rate of Materials. Journal of Chongqing University, 28, 122.
  29. Andronov, V., Pospelov, B., Rybka, E. (2017). Development of a method to improve the performance speed of maximal fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (86)), 32–37. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.96694
  30. 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
  31. 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
  32. 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
  33. Bendat, J. S., Piersol, A. G. (2010). Random data: analysis and measurement procedures. John Wiley & Sons. doi: https://doi.org/10.1002/9781118032428
  34. Singh, P. (2016). Time-frequency analysis via the fourier representation. HAL, 1–8. Available at: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01303330/document
  35. Pretrel, H., Querre, P., Forestier, M. (2005). Experimental Study Of Burning Rate Behaviour In Confined And Ventilated Fire Compartments. Fire Safety Science, 8, 1217–1228. doi: https://doi.org/10.3801/iafss.fss.8-1217
  36. Stankovic, L., Dakovic, M., Thayaparan, T. (2014). Time-frequency signal analysis. Kindle edition, 655.
  37. Giv, H. H. (2013). Directional short-time Fourier transform. Journal of Mathematical Analysis and Applications, 399 (1), 100–107. doi: https://doi.org/10.1016/j.jmaa.2012.09.053
  38. 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
  39. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Samoilov, M., Krainiukov, O., Biryukov, I. et. al. (2021). Development of the method of operational forecasting of fire in the premises of objects under real conditions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (10 (110)), 43–50. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.226692
  40. Sinaga, H., Irawati, N. (2020). A Medical Disposable Supply Demand Forecasting By Moving Average And Exponential Smoothing Method. Proceedings of the Proceedings of the 2nd Workshop on Multidisciplinary and Applications (WMA) 2018, 24-25 January 2018, Padang, Indonesia. doi: https://doi.org/10.4108/eai.24-1-2018.2292378
  41. Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Krainiukov, O., Biryukov, I., Butenko, T. et. al. (2021). Short-term fire forecast based on air state gain recurrence and zero-order brown model. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (10 (111)), 27–33. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.233606
  42. Pospelov, B., Rybka, E., Togobytska, V., Meleshchenko, R., Danchenko, Y., Butenko, T. et. al. (2019). Construction of the method for semi-adaptive threshold scaling transformation when computing recurrent plots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (10 (100)), 22–29. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.176579
  43. Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Krainiukov, O., Karpets, K., Pirohov, O. et. al. (2019). Development of the correlation method for operative detection of recurrent states. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (102)), 39–46. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.187252
  44. Bestuzhev-Lada, I. V. (1982). Rabochaya kniga po prognozirovaniyu. Moscow: Mysl', 430.
  45. Seydzh, E. P., Uayt, Ch. S. (1982). Optimal'noe upravlenie sistemami. Moscow: Radio i svyaz', 392.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-10-31

Як цитувати

Поспєлов, Б. Б., Андронов, В. А., Рибка, Є. О., Крайнюков, О. М., Максименко, Н. В., Бірюков, І. Ю., Журавський, М. М., Безугла, Ю. С., Морозов, І. Є., & Євтушенко, І. В. (2021). Розробка самонастроювальної моделі Брауна нульового порядку для прогнозування незворотних процесів і явищ. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(10 (113), 40–47. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.241474

Номер

Том 5 № 10 (113) (2021): Екологія

Розділ

Екологія

Ліцензія

Авторське право (c) 2021 Boris Pospelov, Vladimir Andronov, Evgenіy Rybka, Olekcii Krainiukov, Nadiya Maksymenko, Igor Biryukov, Maxim Zhuravskij, Yuliia Bezuhla, Ihor Morozov, Ihor Yevtushenko

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.