Analysis and forecasting of precipitation levels in monitoring systems and laboratory control
Abstract
The article analyzes the statistical characteristics of the time series of pre-cipitation levels. It is concluded that the persistence of the time series: the presence of the fractal properties and resistance to its distribution to the normal law. Selected tools for predicting persis-tent time series - cellular automata model. Forecasting of the considered time series of precipita-tion gave a high accuracy.
Keywords
чрезвычайная ситуация,
наводнение,
статистические характеристики,
показатель Херста,
метод скользящей средней,
клеточно-автоматная прогнозная модель,
точность прогнозирования,
emergency situation,
flood,
statistical characteristics,
Hurst exponent,
the moving average method,
the cellular automata forecast model,
a accuracy of forecasting
References
1. Федеральный закон от 21.12.1994 № 68-ФЗ (ред. от 28.12.2013) «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера».
2. «Положение о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера», утвержденному Постановление Правительства РФ от 21 мая 2007 г. № 304 (с изменениями и дополнениями от 17 мая 2011 г.).
3. Приказ от 8 июля 2004 г. № 329 «Об утверждении критериев информации о чрезвычайных ситуациях» (в ред. Приказа МЧС России от 24.02.2009 № 92).
4. Иванюков, М. И., Алексеев В. С. Основы безопасности жизнедеятельности: учебное пособие. М.: Дашков и К, 2007. 153 с.
5. ГОСТ 19179-73. Гидрология суши. Термины и определения. М.: Издательство стандартов, 1988 (переиздание 2009). 37 с.
6. Сигел Э. Практическая бизнес-статистика. М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. 1056 с.
7. Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б. Нестационарные структуры, динамический хаос, клеточные автоматы // Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. М.: Наука, 1996. (Серия «Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения»). С. 95-164.
8. Петерс Э. Фрактальный анализ финансовых рынков: Применение теории Хаоса в инвестициях и экономике. М.: Интернет-Трейдинг, 2004. 304 с.
9. Перепелица В. А., Тебуева Ф. Б., Темирова Л. Г. Структурирование данных методами нелинейной динамики для двухуровневого моделирования. Ставрополь: Ставропольское книжное издательство, 2006. 284 с.
Review
For citations:
Streblyanskaya N.V. Analysis and forecasting of precipitation levels in monitoring systems and laboratory control. Science. Innovations. Technologies. 2015;(1):16-26. (In Russ.)
Views:
22
Email this article 