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
16 результатів
Результати пошуку
Документ Сингулярний спектральний аналіз температурного багатовимірного часового ряду(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна Леонівна; Решетнікова, Світлана Миколаївна; Сердюк, Ірина ВасилівнаВ роботі застосовано алгоритм сингулярно-структурного аналізу і прогнозу багатовимірного ряду методом MSSA. Розроблена програма, в якій реалізовані кроки методу для виділення компонент сингулярного розкладання, проведено аналіз і прогноз реальних часових рядів. В дослідженні часових рядів все частіше використовують сингулярний спектральний аналіз SSA (Singular Spectrum Analysis). На відміну від інших методів статистичного дослідження часових рядів, цей метод використовується для дослідження структури, виділення окремих складових і прогнозу як стаціонарних, так і нестаціонарних часових рядів. Він не вимагає аналітичної моделі ряду. Фактично, даний підхід заснований на методі головних компонент. В його основі лежить трансформація ряду в матрицю і її сингулярне розкладання. Після ідентифікації компонент сингулярного розкладання відбувається їх угруповання, що призводить до розкладання вихідного ряду на адитивні компоненти, такі як тренд, коливання (періодики) і шум. Метод SSA дозволяє продовжувати структуру часового ряду, будуючи тим самим прогноз (продовження). Важливим напрямком розвитку методу SSA як методу аналізу часових рядів є його узагальнення для аналізу багатовимірних часових рядів. Метод відомий під назвами MSSA (Multi-Channel SSA) або E-EOFs (Extended Empirical Orthogonal Functions). В даному випадку очікуваним результатом є одночасний розклад декількох рядів на інтерпретовані складові. Однак достатньо повної теорії для MSSA не існує.Документ Управління режимами електроспоживання виборничих споживачів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Калінчик, Василь Прокопович; Побігайло, Віталій Анатолійович; Калінчик, Віталій Васильович; Мейта, Олександр Володимирович; Чуняк, Юлія МиколаївнаВ статті досліджуються моделі та методи комплексного управління режимами електроспоживання. Показано, що дефіцит потужності в го-дини пікових навантажень ускладнює підтримання балансу між потужностями генерації та споживання, що привело до необхідності введення обмежень електричного навантаження виробничих споживачів і розвитку методів і засобів управління режимами електроспоживання. При-чому задачі управління режимами активного електроспоживання і компенсації реактивної потужності тісно пов’язані. Показано, що на даний час відомі наступні методи управління електроспоживанням: по миттєвій нормі; по ідеальній нормі; управління по прогнозній величині; управління з використанням усередненої потужності на рухомому інтервалі часу (метод «рухомого вікна»). Оптимальне управління режи-мами системи електроспоживання і режимами реактивної потужності на відповідний період управління здійснюється на основі використання методів оперативного прогнозування. Дослідження показали, що позитивну роль в підвищенні ефективності оптимізації режимів електро-споживання може зіграти і впливаюче на його рівні управління режимами напруги в системі електропостачання. В зв’язку з цим доцільним представляється перехід до комплексного вирішення проблеми управління електроспоживанням як за рахунок управління споживачами – регуляторами, так і впливанням на режими напруги системи електропостачання. Приведені статичні характеристики змін активної і реакти-вної потужностей від змін напруги в системі електропостачання. Вирішення завдання отримання статичних характеристики можливе в ре-зультаті здійснення активних експериментів; або на основі інтегрування статичних характеристик окремих електроприймачів. Орієнтація на другий шлях доцільна при обмеженому числі різнотипних електроприймачів. Однак, в будь-якому випадку слід визначити статичні характе-ристики окремих великих споживачів – регуляторів, відключення або включення яких може помітно вплинути на інтегральну статичну ха-рактеристику центру живлення. Запропоновано підхід до комплексного управління режимами електроспоживання, який заключається в тому, що з початку контрольованого інтервалу періодично формуються реальні величини споживання активної та реактивної електроенергії, а також значення напруги в контрольованій точці мережі. Надалі здійснюється прогноз споживання активної та реактивної енергії до кінця контрольованого інтервалу і прогноз середнього значення рівня напруги, визначається відхилення між прогнозним та заданим електроспо-живанням і, якщо прогнозне значення електроспоживання перевищує задане, визначають можливе зниження потужності а рахунок зниження напруги і за рахунок відключення споживачів – регуляторів. Одночасно визначають можливі зміни реактивної потужності і, при необхідності, здійснюють управління конденсаторними батареями. Проведені експериментальні дослідження розглянутих моделей. Приведена структурна схема системи комплексного контролю і управління режимами електроспоживання.Документ Комбіновані моделі прогнозування електроспоживання(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Калінчик, Василь Прокопович; Побігайло, Віталій Анатолійович; Калінчик, Віталій Васильович; Бориченко, Олена Володимирівна; Мейта, Олександр ВолодимировичВ статті досліджуються моделі та методи прогнозування електричного навантаження. Показано, що серед відомих методів управління електро-споживанням перевага надається тим, які базуються на використанні прогнозних оцінок. Проведено аналіз робіт, присвячених питанням прогно-зування процесів систем управління електроспоживанням промислових підприємств. Показано, що за основу для оперативного прогнозування навантажень систем електропостачання промислових підприємств доцільно використовувати адаптивні моделі. Аналіз адаптивних моделей про-гнозування електроспоживання на основі методу експоненціального згладжування показав їх високу ефективність і хорошу пристосованість до змін процесу електроспоживання. Показано, що найбільшу складність при прогнозуванні представляють випадки стрибкоподібних змін у розви-тку процесу. Стрибкоподібні зміни процесу можуть призвести до порушення раніше існуючих якісних співвідношень параметрів прогнозованої системи. Якщо стрибок представляє собою перехід прогнозованої системи з одного стійкого стану в інше, то модель експоненціального згладжу-вання з корекцією постійної згладжування має найкращу пристосованість до такого роду змінам. У той же час зміни типу "імпульс" відпрацьо-вуються моделлю з певною затримкою, що призводить до збільшення середньоквадратичної помилки прогнозу. Тому реакція моделі на зміну сповільнюється. Для усунення зазначеної обставини пропонується процедура прогнозування на основі комбінованих моделей. В роботі розгля-нуто дві моделі комбінованого прогнозування - комбінована модель спільної обробки результатів прогнозування і комбінована модель селекти-вного типу. Проведені експериментальні дослідження розглянутих моделей.Документ Теоретико-методологічні засади діагностичного прогнозування рівнів споживання електричної енергії підземними залізорудними підприємствами(НТУ "ХПІ", 2019) Сінчук, Олег Миколайович; Сінчук, Ігор ОлеговичГірничорудні підприємства являють собою зразок найбільш енергоємних видів підприємств, що впливає на загальний показник собівартості видобутку деяких видів корисних копалин. Запропонована методологія діагностики реальних рівнів споживання електроенергії на підприємствах з підземними способами видобутку залізної руди. Науковий підхід запропонований у статті щодо формування методологічних засад оцінки та діагностичного прогнозування споживання електроенергії дозволяє виділити систему принципів, яка має інноваційні елементи.Документ Модифікація "пірамідального" методу екстраполяції часових рядів на основі µλ−похідних(НТУ "ХПІ", 2019) Бомба, Андрій Ярославович; Турбал, Юрій Васильович; Турбал, Маріана ЮріївнаУ статті вперше введено певні узагальнення класичного поняття похідної диференційовної функції, на основі якого пропонується метод екстраполяції часових рядів. В основі цього методу лежить аналіз розділених різниць. Пропонується процедура модифікації відповідних різниць та знаходження такого їх порядку, для якого вдається знайти в певному розумінні найкраще прогнозне значення. Тоді значення вихідної функції у точці, що лежить за межами інтерполяційного інтервалу, знаходиться на основі знайденого прогнозного значення для розділених різниць за допомогою спеціальної обчислювальної процедури.Документ Фрактальний аналіз та прогнозування тенденції фінансового часового ряду(НТУ "ХПІ", 2018) Гардер, Сергій Євгенійович; Корніль, Тетяна ЛеонівнаПропонується 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.Документ Анализ и прогнозирование курсовой стоимости биткоина методом SSA(НТУ "ХПИ", 2018) Гардер, Сергей Евгеньевич; Гомозов, Евгений ПавловичПриведен обзор существующих на сегодняшний день математических моделей функционирования финансового рынка. Однако, практически все публикуемые исследования носят в основном теоретический характер, прогнозы, как правило, требуют большого количества наблюдений, плохо работают в окрестностях бифуркаций и не имеют компьютерной модели, которая могла бы строить прогнозы в режиме реального времени. В работе на основе метода SSA (Singular Spectrum Analysis) проведен анализ структуры и прогнозирование временного ряда курсовой стоимости биткоина. Получен более точный прогноз по сравнению с применением для прогнозирования моделей ARIMA и ARFIMA-FIGARCH даже и в "критических" для этих моделей случаях.Документ Comparative analysis of univariate time series modeling and forecasting techniques for short-term unstable data(НТУ "ХПІ", 2017) Marynych, Tetyana Olexandrivna; Nazarenko, Lyudmyla Dmytrivna; Khomenko, Nataliya HryhorivnaThe article summarizes the international experience in univariate time series modeling approaches and methodology. It aims to make empirical assessment of their relevance and forecasting power for short sample volatile data with numerous aberrant observations and structural breaks with the help of the time series R packages. The findings revealed the pitfalls of outliers’ neglection including stationarity and model misspecification, biased parameter estimates, deterioration of residuals’ properties and prediction accuracy of the models. Empirical research demonstrated the outperformance of the outlier detection methods versus robust approaches that use smaller weights for aberrant observations. We tested a method of improving the forecasting power of the ARMA models by proper identification of hidden patterns and incorporation of additional information about extraordinary events into the model. We also considered frequency domain and nonparametric methods including exponential smoothing, seasonal and trend-cycle decomposition, structural and neural networks models to make comparative forecasting diagnostics. The findings showed slightly worse accuracy of the exponential smoothing and structural state-space models for short prediction horizons and their outperformance for longer forecasting periods. Neural networks showed outstanding in-sample approximation but poor out-of-sample quality. We recommend further studying of the Bayesian regime switching models that have proven to be a comprehensive way to explore hidden patterns in data, as well as dynamic factor multivariate models that can improve explanatory and forecasting power of the time series models in various applications.Публікація Аналіз ринку молочної галузі України та прогноз його розвитку(НТУ "ХПІ", 2016) Чайкова, Олена Ігорівна; Фощій, Марія ДмитрівнаУ статті проведено аналіз ринку молочної галузі України, виявлено загальні тенденції ринку молочної продукції в Україні. У роботі узагальнено фактори, які впливають на формування ринку молочної продукції, виокремлено особливості вітчизняного молочного ринку, виявлені причини незадовільної якості молочної продукції України. В статті розроблено прогноз та надані рекомендації щодо подальшого розвитку молочної галузі.Публікація Класифікаційні критерії та ознаки побудови прогнозів розвитку підприємства(НТУ "ХПІ", 2010) Жадан, Тетяна АндріївнаВ статті розглянуто класифікаційні критерії та ознаки побудови прогнозів на рівні підприємства.