Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Sobolewski Ł.

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: UTC(k) timescale

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Comparison of linear regression method and GMDH neural network in predicting the UTC(PL) national timescale

Sobolewski Ł.

Przegląd Elektrotechniczny

2018

R. 94, nr 11

1--5

The paper presents research results on predicting the Polish Timescale UTC(PL) by the means of GMDH-type neural network and linear regression method for data prepared in the form of time series built on the basis of [UTC - UTC(PL)] and [UTCr - UTC(PL)] deviations and values of a phase time from UTC(PL). The obtained results show comparable prediction quality by means of GMDH-type neural network with prepared procedure of predicting and linear regression method modified by the author for timescale characterized with high stability.

W pracy przedstawiono wyniki badań nad prognozowaniem Polskiej Skali Czasu UTC(PL) przy zastosowaniu sieci neuronowej typu GMDH oraz metody regresji liniowej dla danych przygotowanych w formie szeregu czasowego, zbudowanego z wartości odchyleń [UTC - UTC(PL)] oraz [UTCr - UTC(PL)] oraz wartości czasu fazowego z UTC(PL). Wyniki badań pokazały porównywalną jakość prognozowania z zastosowaniem sieci neuronowej typu GMDH i opracowanej procedury prognozowania oraz zmodyfikowanej przez autora metody regresji liniowej w przypadku skali czasu charakteryzującej się dużą stabilnością.

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

Sobolewski Ł.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

2017

Vol. 66, nr 4

31--41

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.

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.