Автори: Серга Е.М.
Рік: 2017
Випуск: 21
Сторінки: 39-48
Анотація
Пропонується удосконалена багатофакторна нелінійна регресійна модель з оберненими зв’язками з перевизначеними виразами для коефіцієнтів системи рівнянь. Дана модель апробована як імітаційна з метою встановлення зв’язку між зонами інтенсивних взаємодій атмосфери й океану в акваторії Північної Атлантики і однорідними регіонами на території Східної Європи. Головні компоненти енергетичних взаємодій склали вихідні вибірки впливаючих факторів і відгуків для моделі. Значні коефіцієнти множинної кореляції, що характеризують ступінь адекватності моделі, підтверджують можливість її практичного застосування для вирішення задач подібного характеру.
Теги: аппроксимирующие полиномы; аппроксимирующие полиномы; апроксимуючі поліноми; багатофакторна регресійна модель; влияющие факторы; влияющие факторы; впливаючі фактори; коефіцієнти рівнянь; коэффициенты уравнений; коэффициенты уравнений; многофакторная регрессионная модель; многофакторная регрессионная модель; обернені зв'язки; обратные связи; обратные связи
Список літератури
- Randall D. A., Wood R. A., Bony S., Colman R., Fichefet T., Fyfe J., Kattsov V., Pitman A., Shukla J., Srinivasan J., Stouffer R.J., Sumi A., Taylor K. Climate models and their evaluation. In: Climate Change 2007: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2007. (Eds: Solomon S., Qin D., Manning M. et al.)
- Дымников В. П., Лыкосов В. Н., Володин Е. М. Моделирование климата и его изменений: Современные проблемы // Вестн. РАН. 2012. Т. 82. С. 227–236.
- Жуликов С. Е. Математическое моделирование краткосрочного прогноза погоды // Вестн. ТГУ. 2009. Т. 14, вып. 5. С. 1021–1026.
- Зарипов Р. Б. Обзор современных методов повышения детализации метеорологических полей // Динамика окруж. Среды и глобал. Изменения климата. 2010. №1. С. 1–11.
- Катцов В. М., Мелешко В. П. Современные приоритеты фундаментальных исследований климата // Тр. ГГО им. А. И. Воейкова. 2008. Вып. 557. С. 3–19.
- Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
- Мелешко В. П., Гаврилина В. М., Мирвис В. М., Матюгин В. А., Пичугин Ю. А., Вавулин С. В. Гидродинамико-статистический долгосрочный прогноз метеорологических полей по модели ГГО. 2. Результаты оперативных испытаний и перспективы улучшения прогностической схемы // Метеорология и гидрология. 2002. № 10. C. 5–17.
- Maqsood I., Khan M. R., Abraham A. An ensemble of neural networks for weather forecasting . Neural Computing & Applications, 2004, vol.13, no 2, pp. 112–122.
- Taylor, J. W., Buizza R. Neural Network Load Forecasting with Weather Ensemble Predictions. IEEE Trans. on Power Systems, 2002, vol. 17 (3). pp. 626-632.
- Школьный Е. П. Многофакторная регрессионная модель физико-статистического метода прогноза погоды // Труды УкрHИГМИ. 1976. Вып. 134. С. 3–24.
- Майборода Л. А., Школьный Е. П. Атмосфера и управление движением летательных аппаратов. СПб: ВИТИ, 2010. 572 с.
- Пономарев В. М., Майборода Л. А. Об одной задаче многомерной регрессии // Изв. АН СССР, Техн. Кибернетика. 1971. № 3. C. 9–18.
- Домрачёв А. Е. Метеорологические условия формирования микроструктуры тёплых туманов Одессы:
Дис…канд. географ. наук: 11.00.09. Одесса, 1989. 177 с. - Служба данных ЕСMWF ERA-40. http://www.ecmwf.int/products/data.
- Серга Э. Н. Универсальный итерационный метод кластеризации данных // Укр. гідрометеорол. ж. 2013. №12. http://uhmj.odeku.edu.ua/uk/category/2013-uk/12-uk/
- Shkol’nyi E. P., Serga E. N. Influence of processes in the ocean-atmosphere system in North Atlantic on the intraannual variation on climatic characteristics on the territory of Ukraine . Physical Oceanography, 2009, vol. 19, no. 4, pp.240–253.
- Серга Е. М. Результати чисельних експериментів по статистичної моделі динаміки клімату України // Міжвідомчий науковий зб. України: Метеорологія, кліматологія та гідрологія. 2004. Вип. 48. С. 23–32.