Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/659
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Скалозуб, В. В. | - |
dc.contributor.author | Skalozub, V. | - |
dc.contributor.author | Клименко, І. В. | - |
dc.contributor.author | Klymenko, I. | - |
dc.date.accessioned | 2017-02-15T04:23:49Z | - |
dc.date.available | 2017-02-15T04:23:49Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.citation | Скалозуб, В. В. Розвиток процедур аналізу та прогнозування недетермінованих технолого-економічних процесів на основі показників хаотичної динаміки / В. В. Скалозуб, І. В. Клименко // ЕКОНОМІКА: реалії часу = ECONOMICS: time realities [Електрон. ресурс]. – Одеса, 2016. – № 4 (26). – С. 149–154. | uk |
dc.identifier.uri | http://dspace.opu.ua/xmlui/handle/123456789/659 | - |
dc.identifier.uri | http://economics.opu.ua/files/archive/2016/n4.html | - |
dc.description.abstract | В роботі отримали розвиток методи і процедури аналізу та інтерпретації процесів, представлених антиперсистентними часовими рядами. Запропонована класифікації таких рядів. На основі узагальнення послідовних рівнів ряду побудована процедура класифікації. Наведені приклади класифікації часових рядів для процесів формування залізничних вагонопотоків. | - |
dc.description.abstract | В работе получили развитие методы и процедуры анализа интерпретации процессов представленных антиперсистентними временными рядами. Предложена классификация подобных рядов. На основе обобщения последовательных уровней ряда построена процедура классификации. Приведены примеры классификации временных рядов для процессов формирования железнодорожных вагонопотоков. | - |
dc.description.abstract | In this article are provided the development of methods and procedures of analysis of interpretation of processes of that are represented by anti-persistent time series. Classification of such series is proposed. Classification procedure is built on the basis of generalization successive levels of series. Examples of classification of time series for the processes of formation of railway traffic volumes are listed. | - |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | антиперситентні часові ряди | - |
dc.subject | хаотична динаміка, показник Херста | - |
dc.subject | класифікація | - |
dc.subject | залізничні вагонопотоки | - |
dc.title | Розвиток процедур аналізу та прогнозування недетермінованих технолого-економічних процесів на основі показників хаотичної динаміки | - |
dc.title.alternative | The development of analysis and forecasting procedures of non-deterministic technological and economic processes on the basis of indicators of chaotic dynamics | - |
dc.type | Article | - |
opu.citation.firstpage | 149 | - |
opu.citation.lastpage | 154 | - |
opu.citation.issue | № 4 (26) | - |
opu.staff.id | skalozubov@opu.ua | - |
Располагается в коллекциях: | 2016, № 4 (26) ЕКОНОМІКА: реалії часу №4(26), 2016 |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
149.pdf | 476.14 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
Инструменты администратора