RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления // Архив

Вестн. С.-Петербург. ун-та. Сер. 10. Прикл. матем. Информ. Проц. упр., 2021, том 17, выпуск 2, страницы 174–182 (Mi vspui488)

Эта публикация цитируется в 6 статьях

Информатика

Теоретические основы вероятностно-статистического прогнозирования неблагоприятных агрометеоусловий

В. П. Якушевa, В. М. Буреab, О. А. Митрофановаab, Е. П. Митрофановab

a Агрофизический научно-исследовательский институт, Российская Федерация, 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14
b Санкт-Петербургский государственный университет, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., 7-9

Аннотация: Каждая модель прогнозирования неблагоприятных агрометеоусловий на основе анализа одномерных временных рядов эффективна для определенного круга исходной информации. Кроме того, значения исходных наблюдений могут существенно различаться для каждого случая, потому повсеместное применение одного метода для анализа произвольной информации может привести к существенным неточностям. Таким образом, возникает проблема выбора метода прогнозирования для исходного набора агрометеорологических данных. В связи с этим предложен универсальный адаптивный вероятностно-статистический подход к прогнозированию неблагоприятных агрометеоусловий, позволяющий решить проблему выбора модели. Представлены результаты первого этапа научно-исследовательской работы: приведен краткий обзор современного состояния исследований в этом направлении, разработаны теоретические основы прогнозирования неблагоприятных агрометеоусловий по возможному наступлению засухи и заморозков, включая задачу формирования исходной информации, характеристику базовых моделей прогнозирования, а также непосредственно описание предлагаемого подхода относительно общей структуры интеллектуальной системы, на основе которой может быть разработан и автоматизирован соответствующий алгоритм.

Ключевые слова: одномерные временные ряды, прогнозирование, засухи, заморозки, агрометеорологические опасные явления, интеллектуальная система.

УДК: 51-76

MSC: 62P12

Поступила: 27 декабря 2020 г.
Принята к печати: 5 апреля 2021 г.

DOI: 10.21638/11701/spbu10.2021.207



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024