Про можливість мінімізації кількості гідрометеорологічних станцій.
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2019-3-75-85Ключові слова:
weather forecast, hydrometeorological indicators, identification method, adaptive filter, прогноз погоди, гідрометеорологічні показники, метод ідентифікації, ноніусний адаптивний прогнозуючій фільтрАнотація
Анотація. Задача мінімізації кількості стаціонарних гідрометеорологічних станцій (ГМС) без суттєвої втрати якості прогнозу погоди може бути актуальною як з позиції вартісних показників, так і для вирішення специфічної задачі прогнозу в зоні, де не бажано або навіть неможливо встановити стаціонарну ГМС, наприклад, на злетно-посадковій смузі аеропорту. У статті пропонується вирішити цю задачу шляхом тимчасового установлення мобільної ГМС у заданій, недоступній для установки стаціонарної ГМС, точці території і визначення (на основі статистичного аналізу) більш-менш достовірного зв’язку між показниками гідрометеорологічної тимчасової ГМС і стаціонарними ГМС, розташованими навколо неї. Для успішного вирішення цієї складної задачі необхідно узгодити два суперечливі критерії: показник точності прогнозу погоди в заданій точці з показником мінімальної складності і, як наслідок, коректної ідентифікації структури і параметрів прогнозної моделі. Отже, розглядаються три задачі: перша – побудови простої, але адекватної до реального процесу структури моделі; друга – незміщене і ефективне оцінювання її параметрів за неточним зашумленим виміром змінних стану процесу; третя – фільтрація без похибки слідування корисної складової сигналів, яка має місце внаслідок необхідної для фільтрації шумів інерційності фільтра та прогноз відфільтрованих змінних. Таким чином, у статті наведено постановку і вирішення цих трьох задач: шляхом побудови структури прогнозуючої моделі, яка враховує фізичну сутність природних процесів і має мінімальну кількість невідомих параметрів; шляхом побудови методу незміщеного і ефективного оцінювання параметрів цієї моделі за зашумленими вимірами змінних стану об’єкта; шляхом побудови прогнозуючого фільтра як системи з астатизмом заданого порядку та адаптацією фільтруючих властивостей до нестаціонарності (гетероскадестичності) шумової складової сигналів.Посилання
1. Boriak B.R., Silvestrov A.M. Filtering and forecasting signals algorithm based on exponential Brown’s filter. Academic J. Control, Navigation and Communication Systems. 2017. Vol. 4, N 44. Р. 150–152.
2. Боряк Б.Р. Дослідження алгоритму згладжування і налаштування адаптивного фільтра Брауна при зміні амплітуди шумів. Матеріали 69 наук. конф. професорів, викладачів, наукових працівників, аспірантів та студентів університету (Полтава, квітень-травень 2017 р.). Полтава: ПолтНТУ імені Юрія Кондратюка, 2017. Т. 1. С. 4–6.
3. Сільвестров А.М. Згладжування та прогнозування сигналів за допомогою ноніусного включення експоненціальних фільтрів моделі Брауна. Електронні та механтронні системи: теорія, інновації, практика: матеріали Всеукр. наук.-практ. конф. (Полтава, 05 листопада 2015 р.). Полтава, 2015. С. 65–68.
4. Акименко В.В. Математическое моделирование экологического состояния атмосферы региона. Луганск: Изд-во ВУГУ, 1988. 188 с.
5. Марчук Г.И. Математическое моделирование по проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. 320 с.
6. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1972. 736 с.
7. Samsonov V.V., Silvestrov A.M., Yu L. Spinul Multiple adaptive system of identification: scientific publications. K.: NUFT, 2018. 228 p.
8. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. К.: Техника, 1975. 312 с.
9. Ostroverkhov M., Silvestrov A., Kryvoboka G. Jdetification of the parameters of the cable production process. Technology audit and production reserves. 2017. N 5/1 (37). Р. 29–37.
10. Островерхов М.Я., Сільвестров А.М., Зеленський К.Х. Методи дослідження електротехнічних комплексів і систем. К.: Талком, 2019. 300 с.
49
18Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Математичні машини і системи
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
