
В статье рассмотрены основные методы анализа и моделирования отрезков временных рядов метеорологических величин. К ним относят метод полиномиальной аппроксимации, разложение вектора по собственным векторам ковариационной матрицы и метод периодических составляющих. Приведены описания этих методов на примере их использования в процессе обработки климатических данных. В ходе сравнительного анализа полученных результатов был сделан вывод о применимости данных методов при построении математических моделей и составлении долгосрочных прогнозов. В качестве исходных данных были взяты временные ряды значений приземной температуры воздуха, полученные за период наблюдений.
Временной ряд, аппроксимация, периодические составляющие, собственный вектор, ковариационная матрица
Временной ряд, аппроксимация, периодические составляющие, собственный вектор, ковариационная матрица
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
