Про один клас моделей для моделювання  квазістаціонарних режимів роботи газотранспортних систем

Тевяшев, А. Д.; Щелкалін, В. М.

dc.contributor.author	Тевяшев, А. Д.
dc.contributor.author	Щелкалін, В. М.
dc.date.accessioned	2016-06-23T08:49:29Z
dc.date.available	2016-06-23T08:49:29Z
dc.date.issued	2016-06-24
dc.identifier.citation	1. Александров А. В. Проектирование и эксплуатация систем дальнего транспорта газа / А. В. Александров, Е. И. Яковлев. – М. : Недра, 1974. – 432 с. 2. Баясанов Д. Б. Распределительные системы газоснабжения / Д. Б. Баясанов, А. А. Ионин. – М. : Стройиздат, 1977. – 406 с. 3. Трубопроводный транспорт газа / Бобровский С. А., Щербаков С. Г., Яковлев Е. И. и др. – М. : Недра. – 495 с. 4. Евдокимов А. Г. Оперативное управление потокораспределением в инженерных сетях / А. Г. Евдокимов, А. Д. Тевяшев. – Х. : Вища школа, 1980. – 144 с. 5. Тевяшев А. Д. Системный анализ и управление большими системами энергетики / Тевяшев А. Д. – Х., 2009. – 507 с. 6. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление : пер. с англ. / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. – М. : Мир, 1974. – Вып. II. – 197 c. 7. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя / Льюнг Л. – М. : Нау-ка, 1991. – 432 с. 8. H. Akaike (1973). Maximum likelihood identification of Gaussian autoregressive mo- ving average models / H. Akaike // Biometrika. – Vol. 60. – P. 255–265. 9. H. Akaike (1974a). A new look at the statistical model identification / H. Akaike // IEEE Trans. Autom. Control. – Vol. AC-19. – P. 716–723. 10. Fassois S. D. (2000). MIMO LMS-ARMAX identification of vibrating structures / Fas-sois S. D. – Part Ι: The Method. Stochastic Mechanical Systems (SMS) Group, Department of Mechanical & Aeronautical Engineering, University of Patras, Greece. 11. Florakis A. MIMO LMS-ARMAX identification of vibrating structures / A. Florakis, S. D. Fassois. – Part ΙΙ : A critical assessment. Stochastic Mechanical Systems (SMS) Group, De-partment of Mechanical & Aeronautical Engineering, University of Patras, Greece. 12. Кашьяп Р. Л. Построение динамических стохастических моделей по эксперимен-тальным данным / Р. Л. Кашьяп, А. Р. Рао. – М. : Наука, 1983. – 384 с. 13. Galeano P. (2005). Covariance changes detection in multivariate time series / P. Galeano, D. Pena. – Departamento de Estadistica, Universidad Carlos III de Madrid, Spain. Journal of Statistical Planning and Inferenct.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/123456789/941
dc.description.abstract	У статті досліджується можливість застосування векторних поліноміальних VARMAX моделей та моделей Бокса–Дженкінса для моделювання квазістаціонарних режимів роботи лінійних ділянок газотранспортної системи.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	Академія митної служби України	uk_UA
dc.relation.ispartofseries	Технічні науки;2010/2
dc.subject	математична модель	uk_UA
dc.subject	лінійна ділянка газотранспортної системи	uk_UA
dc.subject	VARMAX модель	uk_UA
dc.subject	модель Бокса–Дженкінса	uk_UA
dc.subject	структурна та параметрична ідентифікація моделей	uk_UA
dc.subject	MIMO система	uk_UA
dc.subject	розладнання коваріаційної структури	uk_UA
dc.subject	Mathematical model	uk_UA
dc.subject	linear plot of the gas transportation system	uk_UA
dc.subject	VARMAX model	uk_UA
dc.subject	model Box-Jenkins	uk_UA
dc.subject	Structural and parametric identification of models	uk_UA
dc.subject	MIMO system	uk_UA
dc.subject	discomfiture covariance structure	uk_UA
dc.title	Про один клас моделей для моделювання квазістаціонарних режимів роботи газотранспортних систем	uk_UA
dc.title.alternative	On a class of models to simulate the quasi-stationary modes of gas-transport systems	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA