Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75456
Название: On the possibility of correction of the forecasting of the Lorenz attractor dynamic characteristics using experimental data and data assimilation
Авторы: Yulia, T.
Sergey, P.
Nikolai, S.
Дата публикации: 2018
Издатель: Institute of Physics Publishing
Библиографическое описание: Yulia T. On the possibility of correction of the forecasting of the Lorenz attractor dynamic characteristics using experimental data and data assimilation / T. Yulia, P. Sergey, S. Nikolai // Journal of Physics: Conference Series. — 2018. — Vol. 1053. — Iss. 1. — 12004.
Аннотация: In this paper the application of the Data Assimilation method based on Ensemble Kalman Filter to forecasting the Lorenz attractor dynamic characteristics is described. In the article the EnKF algorithm is described as applied to forecasting of the Lorenz attractor coordinates. The assessment of influence of the filter parameters on the quality of correction of the forecast is carried out. The importance of using before obtained forecast results in the filter window is noted. Primary principles of correction of forecast of dynamic characteristics in nonlinear systems based on EnKF are formulated. The obtained results allow the conclusion about the necessity of applying the Data Assimilation method to carrying out forecasts of various dynamic characteristics in nonlinear systems using the EnKF as a tool to be drawn. © Published under licence by IOP Publishing Ltd.
Ключевые слова: DYNAMICS
INDUCTIVELY COUPLED PLASMA MASS SPECTROMETRY
KALMAN FILTERS
NONLINEAR SYSTEMS
DATA ASSIMILATION
DATA ASSIMILATION METHODS
DYNAMIC CHARACTERISTICS
ENSEMBLE KALMAN FILTER
FILTER PARAMETER
FILTER WINDOWS
LORENZ ATTRACTOR
FORECASTING
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/75456
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Конференция/семинар: 1st International Conference on Physics, Mathematics and Statistics, ICPMS 2018
Дата конференции/семинара: 12 May 2018 through 14 May 2018
Идентификатор РИНЦ: 35735668
Идентификатор SCOPUS: 85051382790
Идентификатор PURE: 7764159
ISSN: 1742-6588
DOI: 10.1088/1742-6596/1053/1/012004
Карточка проекта CORDIS: 283580
Располагается в коллекциях:Научные публикации ученых УрФУ, проиндексированные в SCOPUS и WoS CC

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
10.1088-1742-6596-1053-1-012004.pdf696,54 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.