PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Predicting the Lithuanian Timescale UTC(LT) by means of GMDH neural network

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Prognozowanie Litewskiej Skali Czasu UTC(LT) z zastosowaniem sieci neuronowej typu GMDH
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The aim of the study is to examine the effectiveness of applying GMDH-type neural network and the developed procedure for predicting UTC(k) timescales, which are characterized with high dynamics of changes of the input data. The research is carried out on the example of the Lithuanian Timescale UTC(LT). The obtained research results have shown that GMDH-type neural network with a developed predicting procedure enables us to receive good prediction results for the UTC(LT). Better prediction quality was obtained using time series which are built only on the basis of deviations determined by the BIPM according to the UTC and UTC Rapid scales.
PL
Celem przeprowadzonych badań było sprawdzenie skuteczności zastosowania sieci neuronowej typu GMDH i opracowanej procedury do prognozowania skal czasu UTC(k), charakteryzujących się dużą dynamiką zmian danych wejściowych. Badania przeprowadzono na przykładzie Litewskiej Skali Czasu UTC(LT). Otrzymane wyniki badań pokazały, że sieci neuronowe typu GMDH z opracowaną procedurą prognozowania umożliwiają osiągnięcie dobrych wyników prognoz dla UTC(LT). Lepszą jakość prognozowania odchyleń [UTC – UTC(LT)] uzyskano przy zastosowaniu szeregu czasowego, który zbudowany jest wyłącznie na podstawie odchyleń wyznaczonych przez BIPM w oparciu o skalę UTC i UTC Rapid.
Rocznik
Strony
31--41
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
  • University of Zielona Góra, Institute of Metrology, Electronics and Computer Science, 2 Prof. Z. Szafrana Str., 65-516 Zielona Góra, Poland
Bibliografia
  • [1] BIPM Annual Report on Time Activities, vol. 9, Sevres BIPM, 2014.
  • [2] Arias F., Panfilo G., Petit G., Timescales at the BIPM, Metrologia, vol. 48, 2011, pp. 145-153.
  • [3] Panfilo G., The new prediction algorithm for UTC: application and results, Proc. Eur. Frequency Time Forum, Gothenburg, Sweden, 24-26 April 2012, pp. 242-246.
  • [4] Bernier L.G., Use of the Allan Deviation and Linear Prediction for the Determination of the Uncertainty on Time Calibrations Against Predicted Timescales, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 52, 2003, pp. 483-486.
  • [5] Czubla A., Konopka J., Nawrocki J., Realization of atomic SI second definition in context UTC(PL) and TA(PL), Metrology and Measurement Systems, vol. 2, 2006, pp. 149-159.
  • [6] Davis J.A., Shemar S.L., Whibberley P.B., A Kalman filter UTC(k) prediction and steering algorithm, Proc. Joint IEEE FCS EFTF, San Francisco, USA, 2-5 May 2011, pp. 779-784.
  • [7] Panfilo G., Tavella P., Atomic clock prediction based on stochastic differential equations, Metrologia, vol. 45, 2008, pp. 108-116.
  • [8] Kaczmarek J., Miczulski W., Kozioł M., Czubla A., Integrated system for monitoring and control of the national time and frequency standard, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 62, 2013, pp. 2828-2838.
  • [9] Luzar M., Sobolewski Ł., Miczulski W., Korbicz J., Prediction of corrections for the Polish time scale UTC(PL) using artificial neural networks, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, vol. 61, 2013, pp. 589-594.
  • [10] Miczulski W., Sobolewski Ł., Influence of the GMDH neural network data preparation method on UTC(PL) correction prediction results, Metrology and Measurement Systems, vol. 19, 2012, pp. 123-132.
  • [11] Sobolewski Ł., Predicting the corrections for the Polish Timescale UTC(PL) using GMDH and GRNN neural networks, Proc. Eur. Frequency Time Forum, Neuchatel, Switzerland, 23-26 June 2014, pp. 475-478.
  • [12] Norgard M., Ravn O., Poulsen N., Hansen L., Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems, Springer Verlag, 2000.
  • [13] Tadeusiewicz R., About usefulness of neural networks in electrical engineering problems, Electrical Review, vol. 2, 2009, pp. 200-211.
  • [14] Korbicz J., Artificial neural networks and their application in electrical and power engineering, Electrical Review, vol. 9, 2009, pp. 194-200.
  • [15] Nelles O., Nonlinear System Identification. From Classical Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models, Springer Verlag, 2001.
  • [16] Onwubolu G., GMDH — Methodology and Implementation in C, Imperial College Press, 2015.
  • [17] Farlow S.J., Self-organizing Methods in Modelling: GMDH-type Algorithms, Marcel Dekker, 1984.
  • [18] Sobolewski Ł., Application of the neural networks for predicting the corrections for the national timescale UTC(PL), University of Zielona Gora Press, 2016.
  • [19] Miczulski W., Sobolewski Ł., Algorithm for predicting [UTC – UTC(k)] by means of neural networks, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 66, 2017, pp. 2136-2142.
  • [20] Sobolewski Ł., Predicting the Polish timescale UTC(PL) based on the corrections designated by the UTC and UTCr scale, Proc. Joint UFFC EFTF and PFM, Prague, Czech Republic, 21-25 July 2013, pp. 658-661.
  • [21] Sobolewski Ł., Miczulski W., Application of neural networks for predicting selected time scales on the basis of UTC and UTCr scales, Electrical Review, vol. 10, 2016, pp. 258-261.
  • [22] Sobolewski Ł., Application of GMDH type neural network for predicting UTC(k) timescales realized on the basis of hydrogen masers, Proc. Joint Conference of the European Frequency and Time Forum and IEEE International Frequency Control Symposium — EFTF/IFC 2017, Besançon, France, 10-13 July 2017, New York: IEEE Explore, 2017, pp. 42-46.
  • [23] Cepowski M., Miczulski W., Czubla A., Metody prognozowania państwowej skali czasu, Prace Komisji Metrologii Oddziału PAN w Katowicach-Konferencje: 14, 2009, pp. 12-15.
  • [24] Caldwell B., Performance metrics for neural network-based trading system development, NeuroVest Journal, vol. 3, 1995, pp. 22-26.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5d9e448a-df31-4632-85a0-0d96bcd16a71
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.