Стаття

Отримано 11.07.2022

Доопрацьовано 15.11.2022

Прийнято 15.12.2022

Взято з Вип. 112, 2022

Сторінки 170 -182

Artemenko, V., & Petrovych, V. (2022). THE FORECASTING FIELDS OF HYDROMETEOROLOGICAL VALUES BY MEANS OF SELECTIVE LOCAL APPROXIMATION METHOD. Automobile Roads and Road Construction, (112), 170-182. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2022-112-170-182

ПРОГНОЗУВАННЯ ПОЛІВ ГІДРОМЕТЕОРОЛОГІЧНИХ ВЕЛИЧИН МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОЇ ЛОКАЛЬНОЇ АПРОКСИМАЦІЇ

Владислав Артеменко Володимир Петрович

Розглянуті можливості прогнозування природних (у тому числі метеорологічних) полів за допомогою методу хаотичної динаміки (методу локальної апроксимації). Як вихідні, були використані середньомісячні дані для полів мінімальної та максимальної температури повітря, а також приземного тиску. Якість прогнозу визначали, порівнюючи прогнозні та істинні (контрольні) значення полів. Оскільки є два поля (прогнозне та істинне), тобто дві матриці, їх попередньо перетворювали у вектор-стовпці, та знаходили лінійний коефіцієнт кореляції між ними. При цьому було враховано, що коефіцієнт кореляції може бути також використаний поза залежністю від характеру вихідних даних. Зважаючи на те, що найбільший інтерес у даному випадку являє якість прогнозу, вихідні середньомісячні дані попередньо не фільтрували. Для підтримання необхідної якості, прогнозування виконували тільки на один крок (один місяць) вперед. Число аналогів, необхідних для визначення вектору стану, у всіх випадках дорівнювало одиниці. Встановлено, що для природніх процесів, що мають сталу періодичність, найкращі результати прогнозування методом локальної апроксимації досягаються при використанні не всіх вихідних даних, а тільки спеціально виділеної їх частки. Враховуючи це, авторами був запропонований метод селективної локальної апроксимації. Метод селективної локальної апроксимації підвищує у середньому коефіцієнт кореляції між реальними та прогнозними значеннями полів до 10% у порівнянні із класичним методом LA. Наведені результати прогнозування полів для кожного місяця відповідного року. Запропоновані спеціальні критерії якості прогнозу – побічні та прямі критерії. При цьому між побічними та прямими критеріями спостерігається достатньо сильний взаємозв’язок. Якість прогнозу розглянута також із позицій непараметричного аналога стандартного відхилення, який характеризує розкид даних прогнозування. Визначено, що якість прогнозу із позицій “середнього” коефіцієнта кореляції знаходиться у взаємо-зворотній залежності від “середнього” розкиду даних. З точки зору промислового прогнозування запропонована нова градація якості. Із позицій такої градації порівнюється якість прогнозу для різних полів перш за все за числом місяців, для яких якість буде незадовільною. Результати дослідження показали, що для зазначених полів погіршення якості прогнозу спостерігається у період “початок весни … середина літа”

метод селективної локальної апроксимації, прогнозування гідрометеорологічних полів, критерії якості прогнозу
  1. Vasiliev, A.P. (1986). Design of roads taking into account the influence of climate on traffic conditions. Moscow: Transport.
  2. Glushkov, G.I., et al. (1987). Rigid pavements of airfields and highways. Moscow: Transport.
  3. Artiomenko, V.A., & Petrovych, V.V. (2013). On the possibilities of forecasting temperature time series using the local approximation method. Automobile Roads and Road Construction, 89, 159-171. 
  4. Artiomenko, V.A., & Petrovych, V.V. (2014). Forecasting fields of natural processes using methods of chaotic dynamics. Automobile Roads and Road Construction, 91, 128-138. 
  5. Artiomenko, V.A., & Petrovych, V.V. (2012). Forecasting irregular time series using the local approximation method. Automobile Roads and Road Construction, 86, 176-195. 

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2022-112-170-182