ОПРЕДЕЛЕНИЕ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА В ОДНОМЕРНОМ ВРЕМЕННОМ РЯДЕ

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-131-2-376-384
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

На сегодняшний день наблюдается астрономический рост объема данных, связанных с информационными потоками от различной деятельности человека. Все увеличивающийся объём пропускаемой информации создаёт для опорной сети передачи данных определенную сложность при её обработке. С другой стороны, современное общество требует высоких скоростей передачи обработанной информации. Исследование реально измеренных данных показывают, что они обладают неравномерной интенсивностью поступления пакетов на обслуживающие сетевые устройства. Модели, созданные на основе данных, описывающих изменения одного объекта в разные моменты времени (временные ряды), обычно проявляют не стационарность, что свидетельствует о многокомпонентной структуре этих данных. Выявить и количественно выразить компоненты сложной структуры – наличие/отсутствие тенденции, периодичности, случайной компоненты является основной задачей анализа временного ряда. В ходе анализа временных рядов крайне важно выявить, является ли ряд стационарным или нестационарным, поскольку они обладают различными статистическими характеристиками и, следовательно, требуют различных методов оценки [1-3]. В данной работе проведена проверка на случайный процесс временного ряда, основанного на фактических данных, полученных с магистрали в городе Алматы, (Казахстан). Для исследования временного ряда использованы методы автокорреляции, дифференциации, применены статистические тесты для определения случайного процесса, который является одним из факторов не стационарности ряда.