Ó³ Ÿ. 218.. 15, º 2(214).. 171Ä176 Š Œ œ ƒˆˆ ˆ ˆŠ ˆ ˆ ˆ Š Š Œ Œ Ÿ ˆ Š ˆ Š ˆ ˆŠ Œ œ ˆ.. Š Ö,, 1,.. ˆ μ,,.. μ³ μ,.. ÉÓÖ μ,,.š. ʳÖ,, Í μ ²Ó Ò ² μ É ²Ó ± Ö Ò Ê É É Œˆ ˆ, Œμ ± Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² μ, Ê μ ± Ê É É Ê Ò μ μ, Œμ ± É É Œ ³, Šμ ²-ƒ ², ²μ, É ÉÓ ³ É É Ö μ ² ³ ² Ö É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É Ì μé Î - ± Ì ³ ÒÌ Ö μ Ê ²μ ÖÌ μé ÊÉ É Ö Ëμ ³ Í μ Ì ±É É ± Ì Ì μé Î ±μ ±μ³- μ ÉÒ. ±μ μ μ μ ² ³ μ ± É Ï Î Ö μ Ë ±, μ³ Í ³ μ Ì Ê Ì ±² ÒÌ Î. Ì ³ μ Éμ É ÊÌ ÔÉ μ. μ³ ÔÉ, μ²ó ÊÖ ² ÕÐ ² Ò ² Ò ² Î ÒÌ Î ÖÌ ³ É ² Ö α, Ò ²ÖÕÉ É μ ÊÕ ±μ³ μ ÉÊ. Éμ μ³ ÔÉ μ³μðóõ ³ Éμ ³ ÓÏ Ì ± Éμ Ìμ ÖÉ - É ÊÕ Õ Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ σ 2. The paper deals with the problem of dividing the trend and the chaotic component of chaotic time series in the absence of information about the characteristics of the chaotic component. This kind of problem arises in solving problems in nuclear physics, biomedicine, and many other applied problems. The scheme consists of two stages. At the ˇrst stage, using smoothing linear splines for different values of the smoothing parameter, the trend componentª is highlighted. At the second stage, using the method of least squares, an unknown dispersion σ 2 of the noise component is found. PACS: 2.5.Fz ˆ μ μ μ ÒÌ μ ² ³ μ μé± ÒÌ μ ³ μ Ì μ ² ÉÖÌ Ö ²Ö É Ö μ ² ³ ² Ö É μ μ Ì μé Î ±μ (Ïʳμ μ ) ±μ³ μ É Ì μé Î ± Ì ³ ÒÌ Ö μ Ê ²μ ÖÌ, ±μ Ì ±É É ± ±μ³ μ É É Ò. Š ÉμÖÐ ³Ê ³ - μé μ ³ μ μ ² Î ÒÌ ³ Éμ μ Ì ³, ±μéμ Ò Ï ÕÉ ² Î Ò Î É Ò Î ² Ö É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É ³ ÒÌ Ö μ [1Ä6]. ²Ö μ²êî Ö μí ± Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ Ì μé Î ±μ μ ³ μ μ Ö Y 1,Y 2,...,Y n (1) 1 E-mail: avkryanev@mephi.ru
172 Š Ö... μ Ìμ ³μ Ò ² ÉÓ Ìμ μ μ Ì μé Î ±μ μ ³ μ μ Ö (1) É μ ÊÕ ÏÊ- ³μ ÊÕ ±μ³ μ ÉÒ: Y k = Y trk + ε k, k =1,...,n, (2) Y trk Å Î É μ μ ±μ³ μ ÉÒ; ε k Å Î Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ. ²Ö ² Ö É μ μ Ïʳμ μ ±μ³ μ É ³μ μ μ²ó μ ÉÓ μ Éμ μ ²Ó Ò μ² μ³ò, ² Ò ±Ê Î ± ² Ò Ê μ Ò É ³Ò ËÊ ±Í ² É ± Ì ³Ò, ± ± Ê²Ö μ- ±É ²Ó Ò ², ² É- ², ³ É Î ± ². μ Ì ÔÉ Ì ³ Éμ Ì Ì ³ Ì ÊÉ É Ê É ³ É, μ ²ÖÕÐ Ê μ Ó ² Ö Ò ² É. μ μ μ ² ³μ Ö ²Ö É Ö Ò μ μ É ³ ²Ó μ μ Î Ö ÔÉμ μ ³ É Ê ²μ ÖÌ μé ÊÉ É Ö Ëμ ³ Í μ Ì ±É É ± Ì É μ μ Ïʳμ μ ±μ³ μ É. É ² μ μé ³ μ²ó μ ² Ó μ É Ö, μ Ö Ì ³ ² - Ö É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É, μ μ Ö ² ÕÐ Ì ² ÒÌ ² - Ì [1]. 1. Œ ˆŸ ˆ ˆ Š Š Œ Ì ³ ² Ö É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É, É ² μ μ μé, μ²ó ÊÕÉ Ö ² ÕÐ ² Ò ² Ò. Î Ö Ò ²Ö ³μ μ É Y tr (α, t k ) Å ² ÕÐ μ ² μ μ ² Å Ö ²ÖÕÉ Ö Ï ³ ² ÊÕÐ Ô± É ³ ²Ó μ Î : n n α (Y k Y tr (α, t k )) 2 + (Y tr (α, t k ) Y tr (α, t k 1 )) 2, (3) k=1 k=2 α> Å ³ É É ² Ö. α = Î Ö É μ μ ±μ³ μ ÉÒ Y tr (α, t k ) Ö ²ÖÕÉ Ö ±μ É Éμ, μ - ²Ö ³μ É μ³ Y tr (α, t k )= 1 n Y k, É.. μ μ É Ö ³ ± ³ ²Ó μ μ ³μ μ n k=1 ². ˆ, μ μ μé, α Î Ö É μ μ ±μ³ μ ÉÒ É ³ÖÉ Ö ± Î Ö³ Y k, É.. μé ÊÉ É Ê É ² (μé ÊÉ É Ê É Ò ² É ) Ìμ μ μ ³ μ μ Ö (1). ²Ö Ìμ Ö μ É ³ ²Ó μ μ Î Ö α i, μμé É É ÊÕÐ μ ±μ³ò³ Ò ²Ö ³Ò³ É μ μ Ïʳμ μ ±μ³ μ É ³ (2), μ μé μ²ó μ Ì ³ μ ± Î Ö α i, μμé É É ÊÕÐ μ Ìμ Ê μé ²Ó μ μ ± ² μ³ê ³ Õ ³μ É Ê³³Ò ± Éμ Ö μ±: n Y (α) =σ 2 (α) = (Y k Y tr (α, t k )) 2 (4) k=1 ² Î ÒÌ Î ÖÌ α. ÔÉμ Ì ³ ³μ ÉÓ Y (α) =σ 2 (α) μ± ³ μ - ² Ó ² μé α i μ²μ, Å Ö³μ. É ³ μ Î ÉÒ ² Ó Ê³³ ± Éμ Ö ± ³ Ê μ± ³ Í μ Ò³ Î - Ö³ Î Ö³ σ 2 (α) Ê ² Ì É± μ α. ² É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É μ μ ²μ Ó Î α i = α opt, ±μéμ μ³ Ê³³ ± Éμ - Ö ± ³ Ê μ± ³ Í μ Ò³ Î Ö³ Î Ö³ σ 2 (α) μ É ² ³ ³Ê³.
² É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É ³ ÒÌ Ö μ 173 ² μ²ó μ ²μ Ó μé μ É ²Ó μ μé±²μ σ model μé σ real : ds = σ real σ model. (5) σ real Ó σ model Å μ É μ ² μ ± É Î ±μ μé±²μ ; σ real Å ± - É Î ±μ μé±²μ Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ, ² μ μ μ ³ ²Ó μ³ê ±μ Ê. ²Ö μ ± ÔËË ±É μ É ²μ μ Ì ³Ò μí ± Ïʳμ μ ±μ³- μ ÉÒ μ μ É É μ Ì ³Ò É Ì ³ Ì ² Î Ò³ Î Ö³. ± μ³ ³ μ Ìμ ÊÕ ËÊ ±Í Õ μ³μðóõ ÉÎ ± ²ÊÎ - ÒÌ ² Î ±² Ò ² Ó ( μ ²Ö² Ó) Ïʳμ Ö ±μ³ μ É Ò³ Î ³, É ³ μ³μðóõ ²μ μ Ì ³Ò Ò ²Ö² Ó É μ Ö ±μ³ μ É. ˆ ² μ ² Ó ÉμÎ μ ÉÓ μ²êî μ μí ± ³μ É μé Î ÉμÉÒ É± μ α [, 1] (±μ² Î É μ ÉμÎ ± μ³ μ ɱ ). μ μ ÉμÎ μ É μ²êî ÒÌ μí μ± Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ. 2. ˆ œ ³ 1: y =2t +1+5sint + (,σ real ), t =[:,5 : 2], (6) (,σ real ) Å μ ³ ²Ó μ ² Ö Ïʳμ Ö ±μ³ μ É Ê² Ò³ ³ É ³ É - Î ± ³ μ ³ ± É Î ± ³ μé±²μ ³ σ real ;,5 Å ³ μ Ï. 5 y 4 3 2 1 25, 2, 15, 1, 5,. 2 5 1 15 t 2. 1 2, 16, 12, 8, 4,. 3
174 Š Ö... ƒ Ë ± Ì μé Î ±μ μ ³ μ μ Ö (6) ²Ö σ real =,8. 1.. 2, 3 É ² ³μ ÉÓ (μ Ó μ É) μé Î ² ÉμÎ ± ɱ (μ Ó Í ) μ α μé 2 μ 15 ²Ö σ real =,8 σ real =2, μμé É É μ. Ò² μ²êî Ò ² ÊÕÐ ³ ³ ²Ó Ò Î Ö μé μ É ²Ó μ μ μé±²μ Ö σ model μé σ real : min =,23 Å ³ ³ ²Ó μ Î μé μ É ²Ó μ μ μé±²μ Ö ( μ É = 12 Å Î ²μ ÉμÎ ± ɱ μ α, ±μéμ μ³ μ É É Ö ³ ³Ê³ ) ( ³..2); min =,318 Å Î μé μ É ²Ó μ μ μé±²μ Ö ( μ É = 115) ( ³..3). ³ 2: y = t 2 +5t +7+(,σ real ), t =[ 5 :,5 : 5]. (7) ƒ Ë ± Ì μé Î ±μ μ ³ μ μ Ö (7) ²Ö σ real =,8. 4.. 5, 6 É ² ³μ ÉÓ (μ Ó μ É) μé Î ² ÉμÎ ± ɱ (μ Ó Í ) μ α μé 2 μ 15 ²Ö σ real =,8 σ real =2, μμé É É μ. Ò² μ²êî Ò ² ÊÕÐ ³ ³ ²Ó Ò Î Ö μé μ É ²Ó μ μ μé±²μ Ö σ model μé σ real : min =,73, μ É =85( ³.. 5); min =,67, μ É = 145 ( ³.. 6). 6 y 5 4 3 2 1 1 5 t 5. 4 25, 2, 15, 1, 5,. 5 25, 2, 15, 1, 5,. 6
² É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É ³ ÒÌ Ö μ 175 ³ 3: y = t + (,σ real ), t =[:,5 : 1]. (8) ƒ Ë ± Ì μé Î ±μ μ ³ μ μ Ö (8) ²Ö σ real =,3. 7.. 8, 9 É ² ³μ ÉÓ (μ Ó μ É) μé Î ² ÉμÎ ± ɱ (μ Ó Í ) μ α μé 2 μ 15 ²Ö σ real =,5 σ real =,3 μμé É É μ. 4, y 3,5 3, 2,5 2, 1,5 1,,5 2 4 6 8 t 1. 7 35, 3, 25, 2, 15, 1, 5,. 8 35, 3, 25, 2, 15, 1, 5,. 9 Ò² μ²êî Ò ² ÊÕÐ ³ ³ ²Ó Ò Î Ö μé μ É ²Ó μ μ μé±²μ Ö σ model μé σ real : min =,62, μ É =45( ³.. 8); min =,28, μ É = 115 ( ³.. 9). Š ˆ É ÉÓ ³ É É Ö μ ² ³ ² Ö É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É Ì μé Î ± Ì ³ ÒÌ Ö μ Ê ²μ ÖÌ μé ÊÉ É Ö Ëμ ³ Í μ Ê μ Í Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ. Ì ³ ² Ö μ Éμ É ÊÌ ÔÉ μ. μ³ ÔÉ, μ²ó ÊÖ ² ÕÐ ² Ò ² Ò ² Î ÒÌ Î ÖÌ ³ É - É ² Ö α, Ò ²ÖÕÉ É μ ÊÕ ±μ³ μ ÉÊ μ Î ÉÒ ÕÉ Ê³³Ê ± Éμ Ö ± ³ Ê Î Ö³ Ìμ μ μ ³ μ μ Ö Î Ö³ ² ÕÐ μ ² - μ μ ², μ²êî Ö ³μ ÉÓ Ê³³Ò ± Éμ Ö ± σ 2 (α). Éμ μ³ ÔÉ
176 Š Ö... μ³μðóõ ³ Éμ ³ ÓÏ Ì ± Éμ μ± ³ ÊÕÉ σ 2 (α) ²Ö Î ² Ë ± μ μ μ Î Ö α μ² μ³μ³ Éμ μ É, α Å μ² μ³μ³ μ É μ Î ÉÒ ÕÉ Ê³³Ê ± Éμ Ö ± ³ Ê μ± ³ Í μ Ò³ Î Ö³ Î Ö³ σ 2 (α) Ê ² Ì É± μ α. ² É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É μ μ É Ö α = α opt, ±μéμ μ³ Ê³³ ± Éμ Ö ± ³ Ê μ± ³ Í μ Ò³ Î Ö³ Î Ö³ σ 2 (α) μ É É ³ ³Ê³. É - ² Ò ³ Ò ² Ö É μ μ Ì μé Î ±μ ±μ³ μ É Ì μé Î ± Ì ³ ÒÌ Ö μ, μ± Ò ÕÐ ÔËË ±É μ ÉÓ ³ É ³μ Ì ³Ò. ʲÓÉ ÉÒ É É μ Ö μ± ², ÎÉμ μé Ö Ì ³ μ μ²ö É Ò μ±μ ÉμÎ μ ÉÓÕ Ê Éμ Î μ μí - ÉÓ Î Ö Ïʳμ μ ±μ³ μ ÉÒ Ìμ μ μ Ì μé Î ±μ μ ³ μ μ Ö. É ² ÒÌ É É Ì μé μ É ²Ó Ö μ Ï μ ÉÓ μí ± ±μ³μ Ìμ- É Ö ² Ì,1Ä4 %. ²μ ÊÕ Ì ³Ê ³μ μ μ μ Ð ÉÓ ±μ²ó±μ ²ÊÎ, É Î ÕÐ Ì Ö ±É ± ² Í Ì μé Î ± Ì ³ ÒÌ μí μ : 1) Ê ²μ ² Î Ö μ³ ²Ó ÒÌ Ò μ μ ( μ μé μï Õ ± É μ μ ±μ³ μ- É ); 2) Ê ²μ ² Î Ö ±μ ²ÖÍ ³ Ê Î Ö³ Ïʳμ μ (Ì μé Î ±μ ) ±μ³- μ ÉÒ; 3) Ê ²μ μ ÉμÖ μ μ Î Ö Ïʳμ μ (Ì μé Î ±μ ) ±μ³ μ- ÉÒ. ˆ Š ˆ 1. Š Ö.., ʱ ƒ.. Œ É ³ É Î ± ³ Éμ Ò μ μé± μ ² ÒÌ ÒÌ. Œ.: - ³ ɲ É, 26. 216. 2. Š Ö.., ʱ ƒ.., ʳÖ. Š. Œ É Î ± ² μ μé± ÒÌ. Œ.: ³ ɲ É, 212. 38 c. 3. Ivanov V. V., Kryanev A. V., Udumyan D. K., Lukin G. V. // Appl. Math. Sci. 214. V. 8, o. 22. P. 153Ä16. 4. ³μ μ.., ŒÊ²².. // μ ³ Ò Ê±μ ³± É Ì μ²μ. 214. º 3. C. 122Ä124. 5. ʱ Ï.. É Ò ³ Éμ Ò ± ɱμ μî μ μ μ μ μ Ö ³ ÒÌ Ö μ. Œ.: Ò É É É ±, 23. 23. 6. Œ Ïʲ.. É É É Î ± ² μ μé± ³ ÒÌ Ö μ. Œ.: ˆ - μ Œˆ ˆ, 24. 18. μ²êî μ 18 ÉÖ Ö 217.