Вісники НТУ "ХПІ"

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494


З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.

Переглянути

Фільтри

2016 - 201942020 - 20221

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.показник Херста

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 5 з 5
  • Ескіз
    Документ
    Предпрогнозний аналіз часових рядів з довготривалою пам'яттю
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Чікіна, Наталія Олександрівна; Антонова, Ірина Володимирівна
    Проведено передпрогнозний аналіз із застосуванням методів нелінійної динаміки, теорії хаосу реальних часових рядів, що характеризують поширеність деякого класу шкірних патологій в Україні. Підставою для таких досліджень є теорема Такенса. Розглянуті часові ряди не підпорядковуються нормальному закону розподілу, для них не підтверджується гіпотеза про наявність тренду. За попередніми дослідженнями авторів був обчислений індекс фрактальності µ, значення якого свідчить про стан відносної стабільності досліджуваного процесу. Оцінка кореляційного співвідношення підтвердила практичну відсутність впливу сьогодення на майбутнє у досліджуваному числовому ряді. Виявлена під час побудови фазового портрету часового ряду біфуркація атрактора допускає появу у системи таких змін її стану, які можуть бути інтерпретовані як стрибкоподібні або близькі до них. Значення характеристичного показника Ляпунова підтверджує, що траєкторія досліджуваного часового ряду є хаотичною. В дослідженнях, що представлені, проведено процедуру якісного аналізу часового ряду. За допомогою R / S процедури фрактального аналізу було виявлено ефект довготривалої пам’яті часового ряду, проведено оцінку «глибини пам’яті початку часового ряду» та оцінку показника Херста. Відповідно до виконаних обчислень, поведінка H - траєкторії і R / S - траєкторії є такою, що дає підставу стверджувати, що часовий ряд має довготривалу пам’ять. При проведенні R / S процедури фрактального аналізу часового ряду в цілому, аналізувались часові ряди сімейства Q(X ) початкового часового ряду X (t) . Побудовано розподіл оцінок глибини пам’яті, сформована нечітка множина L(Q(X )) «глибина пам’яті часового ряду X (t) » в цілому, яка отримується з послідовності пар {1; µ(1)}, де µ(1) – значення функції приналежності «глибини 1» нечіткій множині L(Q(X )) . Наявність у часового ряду ефекту довготривалої пам’яті дає можливість застосувати у прогнозуванні його значень метод клітинних автоматів.
  • Ескіз
    Документ
    Використання R/S аналізу часового фінансового ряду для прогнозування майбутньої ціни криптовалют
    (НТУ "ХПІ", 2018) Гардер, Сергій Євгенійович; Локтіонова, Олександра Серафимівна; Геляровська, Оксана Анатоліївна
    У статті розглянуті основні поняття теорії фракталів, проведені фрактальний аналіз вхідних даних – R/S аналіз, та оцінка показника Херста, зроблені висновки. Розрахунки проводилися в обчислювальній системі Mathcad. Об'єкт дослідження даної роботи – тематична модель часового фінансового ряду вартості Bitcoin. Мета дипломної роботи – використання R/S аналізу часового фінансового ряду зміни цін на Bitcoin для досліджування структури ряду. Метод дослідження ґрунтується на основі методики, яка була розроблена Мандельбротом. Використання теорії фракталів для вирішення поставленої задачі обґрунтовується тим, що фрактальний аналіз доцільно використов увати у дослідженнях, прогнозуванні та оцінці ступеня стабільності економічних систем.
  • Ескіз
    Документ
    Фрактальний аналіз та прогнозування тенденції фінансового часового ряду
    (НТУ "ХПІ", 2018) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна
    Пропонується використання методу фрактального аналізу часових рядів на основі показника Херста та V-статистики як альтернативи до гіпотези ефективного ринку. Гіпотеза фрактального ринку підкреслює вплив ліквідності і інвестиційних горизонтів на поведінку інвесторів, вона не накладає ніяких статистичних вимог на процес. R/S-аналіз, або метод нормованого розмаху – це сукупність статистичних методів аналізу часових рядів, що дозволяють визначити їх деякі важливі характеристики, такі як характер змін, наявність неперіодичних циклів, пам’яті та інших. Проведено R/S−аналіз вартості акцій компанії IBM та надано прогноз по тенденціям вартості акцій на фінансових ринках.
  • Ескіз
    Документ
    Дослідження показників епілептичних ЕЕГ-сигналів за допомогою методів нелінійної динаміки
    (НТУ "ХПІ", 2017) Білошицька, Оксана Костянтинівна; Клименко, Тетяна Андріївна
    Горизонт прогнозування поведінки нелінійних динамічних систем досить незначний. Доведено, що епілептичні напади характеризуються збільшенням хаотичної складової, отже завчасне виявлення тенденцiй до такого збiльшення дозволяє прогнозувати розвиток патологiй та погiршення стану людини. В данiй роботi розглядаються методи нелінійної динаміки, які дозволяють точно охарактеризувати періоди діяльності мозку при епілепсії. Для аналізу ЕЕГ-сигналів використовувалися показник Херста та фрактальна розмірність. Результати отриманих досліджень можуть бути використані в подальшому для побудови моделі прогнозування нападiв епiлепсiї за допомогою ЕЕГ.
  • Ескіз
    Документ
    Нелінійна динаміка як інструмент прогнозування патологічних змін на електроенцефалограмі
    (НТУ "ХПІ", 2016) Білошицька, Оксана Костянтинівна
    Розглядаються методи нелінійної динаміки аналізу діяльності електричної активності головного мозку, зокрема, при патологічних змінах. Для аналізу ЕЕГ-сигналів використовувалися метод R/S-аналізу, показник Херста та фазовий портрет. За допомогою методів нелінійної динаміки можна говорити про системні процеси, які відбуваються в головному мозку, та прогнозувати своєчасне виявлення епілептичних нападів.