izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2018-10-14-18izmertech-1114Research ArticleОБЩИЕ ВОПРОСЫ МЕТРОЛОГИИ И ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИGENERAL PROBLEMS OF METROLOGY AND MEASUREMENT TECHNIQUESИспользование временных рядов для повышения надёжности статистических характеристик контролируемого параметра при прогнозированииThe time series using for the improving the controlled parameter statistic characteristics estimates reliability for forecasting The time series using for the improving the controlled parameter statistic characteristics estimates reliability for forecastingСысоевЮ. С.SysoevYu. S.sysoev2004@mail.ruЦуверкаловаО. Ф.TsuverkalovaO. F.noemail@neicon.ruВолгодонский инженерно-технический институт-филиал Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»РоссияVolgodonsk Engineering-Technical Institute - Branch of National Research Nuclear University «MEPHI»Russian Federation2018070220230101418Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1114

На основе анализа временны́х рядов, составленных из значений контролируемого параметра, предложены варианты построения векторов (векторов-соседей), близких к стартовому вектору. Показано, что использование координат построенных векторов-соседей совместно с координатами стартового вектора позволяет увеличить объёмы выборок для определения применяющихся при прогнозе дрейфа параметра статистических характеристик и повысить надёжность оценок этих характеристик

This paper gives the construction ways of vectors close to the initial vector (neighbour vectors) based on the analyses of time series composed of the controlled parameter values. Using constructed neighbour vectors coordinates together with the initial vector ones allows to increase sample volume to calculate statistic characteristics applied for parameter drift forecast and thus to improve these characteristics estimates reliability.

временные рядыметоды прогнозированиядрейф параметроввекторы-соседиtime seriesforecasting methodsparameter driftneighbour vectorsReferencesБокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временны́х рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974.Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временны́х рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974.Лоскутов А. Ю., Михайлов А. С. Основы теории сложных систем. М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007.Лоскутов А. Ю., Михайлов А. С. Основы теории сложных систем. М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007.Абидова Е. А., Хегай Л. С., Чернов А. В., Драка О. Е., Пугачёва О. Ю. Диагностирование электроприводной арматуры с использованием энтропийных показателей // Глобальная ядерная безопасность. 2016. № 4. С. 69-77.Абидова Е. А., Хегай Л. С., Чернов А. В., Драка О. Е., Пугачёва О. Ю. Диагностирование электроприводной арматуры с использованием энтропийных показателей // Глобальная ядерная безопасность. 2016. № 4. С. 69-77.Муха Ю. П., Чернов А. В., Абидова Е. А., Хегай Л. С. Алгоритмизация процесса обработки диагностических сигналов электроприводной арматуры с учётом хаотических составляющих // Электронный научный журнал. Инженерный вестник Дона. 2017. № 2. С. 1-10. [Электрон. ресурс]: http:// ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2017/4253 (дата обращения: 20.06.2018).Муха Ю. П., Чернов А. В., Абидова Е. А., Хегай Л. С. Алгоритмизация процесса обработки диагностических сигналов электроприводной арматуры с учётом хаотических составляющих // Электронный научный журнал. Инженерный вестник Дона. 2017. № 2. С. 1-10. [Электрон. ресурс]: http:// ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2017/4253 (дата обращения: 20.06.2018).Сысоев Ю. С., Сальников А. А., Чернов А. В., Бекетов В. Г. Упреждающие методы диагностики технических объектов АЭС // Глобальная ядерная безопасность. 2017. № 3. С. 91-101.Сысоев Ю. С., Сальников А. А., Чернов А. В., Бекетов В. Г. Упреждающие методы диагностики технических объектов АЭС // Глобальная ядерная безопасность. 2017. № 3. С. 91-101.Сысоев Ю. С., Симакова Н. А. Оценка длительности межповерочных интервалов измерительных устройств методами теории массового обслуживания // Измерительная техника. 2014. № 12. С. 10-15.Сысоев Ю. С., Симакова Н. А. Оценка длительности межповерочных интервалов измерительных устройств методами теории массового обслуживания // Измерительная техника. 2014. № 12. С. 10-15.Пискунов Н. С. Дифференциальное и интегральное исчисления для втузов. Т. 2: Учебное пособие для втузов. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985.Пискунов Н. С. Дифференциальное и интегральное исчисления для втузов. Т. 2: Учебное пособие для втузов. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985.Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир. 1975.Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир. 1975.Сысоев Ю. С. Использование временны́х рядов для формирования промежутков однотипного поведения параметров объекта при различных способах прогнозирования // Измерительная техника. 2018. № 2. С. 8-12.Сысоев Ю. С. Использование временны́х рядов для формирования промежутков однотипного поведения параметров объекта при различных способах прогнозирования // Измерительная техника. 2018. № 2. С. 8-12.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.