Warianty tytułu
Quasi-precise modelling of a sequence of observations as an algorithm of heuristic penetration of datasets
Języki publikacji
Abstrakty
W tej pracy pokazano, jak można zamodelować heurystycznie ciąg obserwacyjny za pomocą szeregu trygonometrycznego de Broglie'a, aby uzyskać residua bliskie zeru. Realizacja modelu nazwanego modelem quasi-dokładnym następuje w dwóch etapach: 1) wyznaczenie okresów sinusoid składowych szeregu przez dokonanie analizy spektralnej ciągu obserwacyjnego oraz 2) wyznaczenie amplitud i faz tych sinusoid nieliniową metodą najmniejszych kwadratów. Podany model nieliniowy nosi cechy heurystyczne, podobnie jak sztuczne sieci neuronowe i inne algorytmy heurystycznej penetracji danych obserwacyjnych. Na realnym przykładzie pokazano dylemat interpretacji wyników obserwacji zjawisk przyrodniczych, wykonywanych incydentalnie. Z jednej strony zasadne jest przyjęcie, że najczęściej zjawiska te zmieniają się w sposób ciągły, a wtedy (jeżeli pomiary są dokładne) zastosowanie heurystycznego opracowania obserwacji jest bardziej uprawnione niż ich wygładzanie, z drugiej zaś strony bezkrytyczne przyjęcie modelu heurystycznego może prowadzić do konfabulacji.
In this work it is shown how an observation sequence can be heuristically modelled by de Broglie's trigonometric series to obtain near zero residuals. This model, called quasi precise, is realised in two steps: 1) calculating the periods of the sinusoidal components of the series by performing spectral analysis of the observation sequence. 2) calculating amplitudes and phases of those sinusoids using the non-linear least squares method. The non-linear model presented here carries heuristic features similar to neuronal network and other heuristic observational dataset penetration algorithms. In a real-life example the dilemma of interpreting the results of measurements of natural phenomena is shown. On one hand it is correct to assume that these phenomena are changing in a continuous manner and thus, for precise measurements, using the heuristic model of processing the data is more justified than smoothing the data. On the other hand blind application of heuristic models can lead to confabulations.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
3-7
Opis fizyczny
Bibliogr. 9 poz., wykr.
Twórcy
autor
autor
- Politechnika Warszawska, Wyższa Szkoła Gospodarki Krajowej w Kutnie
Bibliografia
- [1] Adamczewski Z., Larsen L.: Przykład zastosowania rachunku wyrównawczego oraz astronomii geodezyjnej w klimatologii. Przegląd Geodezyjny nr 10/2003
- [2] Budzyński T.: Poszukiwanie efektywnej metody określania wartości katastralnej nieruchomości. Rozprawa doktorska. PW, Wydział Geodezji i Kartografii 2004
- [3] Gil J.: Przykłady zastosowań sieci neuronowych w geodezji. Oficyna Wydawnicza Uniwersytetu Zielonogórskiego, Zielona Góra 2006
- [4] Karsznia K., Wrona M: Z głową w chmurach. Geodeta nr 3/2009
- [5] Ke L.C.: Podstawy teoretyczne metod dopasowania powierzchni z wykorzystaniem cech wysokiego poziomu. Prace naukowe PW, Geodezja z. 40, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa 2005
- [6] Szacherska M.K.: Analiza splotów rozkładów błędów pomiarów geodezyjnych. Rozprawa doktorska. PW, Wydział Geodezji i Kartografii, Warszawa 1973
- [7] Wiśniewski R.: Wielowymiarowe prognozowanie wartości nieruchomości. Uniwersytet Warmińsko-Mazurski. Rozprawy i Monografie 124, Olsztyn 2007
- [8] Adamczewski Z.: Nieliniowe i nieklasyczne algorytmy w geodezji. Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa 2002
- [9] Adamczewski Z: Teoria błędów dla geodetów. Oficyna Wydawnicza PW Warszawa 2005
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-AGHM-0033-0019