• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

Выделение периодических компонент в многомерных точечных процессах при воздействии нескольких регулярных факторов

С. 95-100.

Во многих отраслях современного научного знания исследуется поведение сложных нелинейных динамических систем. Такими системами, например, являются социально-экономические системы, человеческий организм, взаимодействующие блоки земной коры и тектонические плиты, сложные многопользовательские информационные системы, процессы распространения информации в социальных сетях, производственные цепочки поставок, бизнес-процессы и многие другие. Информация о поведении сложных нелинейных систем часто проявляется в виде многомерного точечного процесса – потока событий, происходящих в определенные моменты времени и имеющих привязку к координатам или набору признаков. Одной из ключевых задач при исследовании точечных процессов является задача обнаружения периодических компонент. Выявление воздействия регулярных (но необязательно периодических) факторов обычно осложнено как наличием флуктуаций во времени и координатах возникновения событий, так и появлением наряду с регулярными некоторой доли действительно случайных событий. В условиях ограниченного времени наблюдения и крайне малого количества событий в выборке (не превышающего нескольких десятков) возникновение событий в системе, происходящее вследствие наложения действия нескольких регулярных факторов или сложного характера взаимодействия элементов системы может восприниматься внешним наблюдателем как случайный процесс. В таких условиях традиционные методы исследования зашумленных сигналов оказываются малоэффективными. В работе представлен метод анализа многомерных точечных процессов на основе заданной физической модели взаимодействия элементов системы и\или совместного воздействия нескольких внешних регулярных факторов.