Article

Article title USE OF TIME NUMBERS FOR SHORT-TERM FORECASTING IN THE MICROCONTROLLER OF CHANGES IN VALUE OF PARAMETRE
Authors S.I. Klevtsov
Section SECTION III. RADIO EQUIPMENT AND DEVICES
Month, Year 11, 2013 @en
Index UDC 681.3.062
DOI
Abstract In article possibility of use of time numbers for forecasting of changes of technical parametre is considered. For performance of a look-ahead estimation simple models are used. As base types are chosen: model on the basis of the linear adaptive filter and model on the basis of repeated smoothing after an exhibitor. Models have been modified for adaptation to features of process of calculations in the microprocessor. On their basis simple algorithms which can be carried out in microprocessor system in a background mode are formed. They are characterised by small computing expenses for realisation. As the initial data were values of the accelerations removed with three-axial accelerometer, established on the car are taken. The data was not exposed to preliminary processing. The forecast was carried out on one step eat а information from the gauge. The estimation of models was spent on the same experimental sample of the data. Comparison of results of forecasting has shown that as a whole both models are equivalent from the point of view of the resulted error. However, the model on the basis of repeated smoothing after an exhibitor can be used for an estimation of change of parametre on any number of intervals of forecasting.

Download PDF

Keywords A time number; model; forecasting; technical parameter; the microprocessor; real time.
References 1. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с.
2. Клевцов С.И. Моделирование алгоритма краткосрочного прогнозирования изменения быстроменяющейся физической величины в реальном времени // Инженерный вестник Дона. – 2012. – № 3. – С. 199-205.
3. Клевцов С.И. Особенности выбора параметров настройки модели сглаживающего временного ряда для осуществления краткосрочного прогнозирования изменения физической
величины // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 5 (118). – С. 133-138.
4. Клевцов С.И. Прогнозирование изменений физической величины в реальном времени с использованием линейного адаптивного фильтра // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 5 (142). – С. 180-185.
5. Клевцов С.И. Мультисегментная пространственная аппроксимация градуировочной характеристики микропроцессорного датчика // Метрология. – 2011. – № 7. – С. 26-36.
6. Клевцов С.И. Предварительная оценка состояния совокупности параметров технического объекта с использованием интеллектуального микропроцессорного модуля // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 5 106). – С. 43-48.
7. Клевцов С.И. Прогнозирование изменения состояния параметров технического объекта с помощью интеллектуального микропроцессорного модуля // Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем (МЭС)». Сборник трудов. – 2010. – № 1. – С. 619-623.
8. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 416 с.

Comments are closed.