Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24417
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Поиск сходства в метеорологических данных с использованием метода сингулярного спектрального анализа
Authors Леви, Л.И.
Чичикалов, А.В.
ORCID
Keywords обработка данных
обробка даних
data mining
временной ряд
часовий ряд
time series
сингулярный спектральный анализ
сингулярний спектральний аналіз
singular spectrum analysis
Type Article
Date of Issue 2011
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24417
Publisher Изд-во СумГУ
License
Citation Леви, Л.И. Поиск сходства в метеорологических данных с использованием метода сингулярного спектрального анализа [Текст] / Л.И. Леви, А.В. Чичикалов // Вісник Сумського державного університету. Серія Технічні науки. — 2011. — №3. — С. 111-115.
Abstract В роботі подається алгоритм відбору найближчого за структурними ознаками часового ряду на основі сингулярного спектрального аналізу. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24417
В работе представлен алгоритм выбора ближайшего по структурным признакам временного ряда на основе сингулярного спектрального анализа. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24417
In this work the algorithm for selection of similar time series by structure sign is considered. It is based on Singular Spectrum Analysis. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24417
Appears in Collections: Вісник Сумського державного університету. Технічні науки (2007-2014)

Views

Bulgaria Bulgaria
1
Canada Canada
1
China China
4
Denmark Denmark
1
France France
5
Germany Germany
267
Greece Greece
44161
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
1
Ireland Ireland
323764
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
8
Russia Russia
37
Singapore Singapore
71359276
Turkey Turkey
4
Ukraine Ukraine
13168797
United Kingdom United Kingdom
6599119
United States United States
142718551
Unknown Country Unknown Country
13168796

Downloads

Belarus Belarus
4749337
China China
247382797
Germany Germany
268
India India
1
Kazakhstan Kazakhstan
3
Latvia Latvia
1
Lithuania Lithuania
1
Russia Russia
529
Ukraine Ukraine
142718552
United Kingdom United Kingdom
1452014
United States United States
71359274
Unknown Country Unknown Country
4749336

Files

File Size Format Downloads
11llissa[1].pdf 132,13 kB Adobe PDF 472412113

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.