Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/config.js
Проблемы передачи информации
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Пробл. передачи информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Проблемы передачи информации, 2016, том 52, выпуск 1, страницы 101–109 (Mi ppi2198)  
Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

Кодирование источников

Прогнозирование временных рядов на основе методов сжатия данных

А. С. Лысякa, Б. Я. Рябкоba

a Новосибирский государственный университет
b Институт вычислительных технологий СО РАН
PDF полного текста (242 kB) Список цитирования (8)
Список литературы:
PDF
HTML
Аннотация: Предложены эффективные (“быстрые” и не требующие большой памяти) алгоритмы для базирующихся на универсальном кодировании методов прогнозирования временных рядов, принимающих действительные значения. Ранее для таких методов было доказано только, что погрешность прогноза асимптотически минимальна, а вопросы сложности реализации вообще не рассматривались. Приведенные экспериментальные результаты свидетельствуют о высокой точности предлагаемых методов.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 15-07-01851
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (номер проекта 15-07-01851).
Поступила в редакцию: 19.03.2015
После переработки: 19.12.2015
Англоязычная версия:
Problems of Information Transmission, 2016, Volume 52, Issue 1, Pages 92–99
DOI: https://doi.org/10.1134/S0032946016010075
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 621.391.15
Образец цитирования: А. С. Лысяк, Б. Я. Рябко, “Прогнозирование временных рядов на основе методов сжатия данных”, Пробл. передачи информ., 52:1 (2016), 101–109; Problems Inform. Transmission, 52:1 (2016), 92–99
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{LysRya16}
\by А.~С.~Лысяк, Б.~Я.~Рябко
\paper Прогнозирование временных рядов на основе методов сжатия данных
\jour Пробл. передачи информ.
\yr 2016
\vol 52
\issue 1
\pages 101--109
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ppi2198}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3512910}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=28876230}
\transl
\jour Problems Inform. Transmission
\yr 2016
\vol 52
\issue 1
\pages 92--99
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0032946016010075}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000376106900007}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=27155840}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84966388998}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ppi2198
  • https://www.mathnet.ru/rus/ppi/v52/i1/p101
    • Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
    1. U. V. Pavlova, A. A. Rakitskiy, “Application of specialized DFA for time series forecasting”, jour, 2022, no. 2, 12  crossref
    2. Anton Rakitskiy, 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), 2022, 120  crossref
    3. Sergey Frenkel, Lecture Notes in Computer Science, 13301, Cyber Security, Cryptology, and Machine Learning, 2022, 118  crossref
    4. С. Л. Френкель, В. Н. Захаров, “Модель прогнозирования Интернет-трафика”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 4, 66–77  mathnet  crossref; S. L. Frenkel, V. N. Zakharov, “Internet traffic prediction model”, 2023, no. 5, 397–405  mathnet  crossref
    5. Sergey Frenkel, Lecture Notes in Computer Science, 12716, Cyber Security Cryptography and Machine Learning, 2021, 187  crossref
    6. Shlomi Dolev, Sergey Frenkel, Victor Zakharov, 2021 International Conference Engineering Technologies and Computer Science (EnT), 2021, 37  crossref
    7. Ulyana Pavlova, Anton Rakitskiy, 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (EDM), 2021, 533  crossref
    8. N. Grace, Vini Antony, A. Chilambuchelvan, J. Shanmugapriyan, “Prediction based compression algorithm for univariate and multivariate data in wireless communication networks”, J. Internet Technol., 21:2 (2020), 489–499  crossref  mathscinet  isi  scopus
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Проблемы передачи информации Problems of Information Transmission
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:460
    PDF полного текста:90
    Список литературы:75
    Первая страница:31
     
      Обратная связь:
    math-net2025_03@mi-ras.ru     		 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025