NAU Harvester System
Смещенность оценок интенсивностей начальных информационных потоков глобальной киберфизической сети
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Смещенность оценок интенсивностей начальных информационных потоков глобальной киберфизической сети
The bias of the initial information flows intensities estimates of the global cyber-physical network Зміщеність оцінок інтенсивностей початкових інформаційних потоків глобальної кіберфізичної мережі |
|
| Creator |
Zhukov, I. A.
Pechurin, N. K. Kondratova, L. P. |
|
| Subject |
оценка состояния; прогнозирование; киберфизические сети; развитие интернета; начальная информация
004.7+004.056 condition assessment; forecasting; cyber-physical networks; development of the Internet; initial information 004.7+004.056 оцінка стану; прогнозування; кіберфізичні мережі; розвиток інтернету; початкова інформація 004.7+004.056 |
|
| Description |
Определено использование для прогнозирования развития сети существующей официальной статистической отчетности, которая предоставляет детерминированные оценки входных параметров, создает опасность искажения соответствующих оценок интенсивностей первичных информационных потоков, генерируемых абонентами. Отображение (функция экстремальной балансировки в предложенном методе оценивания) множества значений входных параметров на множество значений оценок такова, что существует смещение оценок интенсивностей первичных информационных потоков, полученных по методу использования показателя ВВП. Целесообразным, с целью повышения точности прогноза развития интернета вещей в контексте динамики потоков первичной информации, для учета смещения оценок является переход от предложенных простых детерминированных моделей математического программирования на основе ВВП и соответствующих методов оценивания к моделям и методам стохастического программирования.
The use of the existing official statistical reporting for forecasting the development of the network, which provides deterministic estimates of input parameters, creates the danger of distorting the corresponding estimates of the initial information flows intensities generated by subscribers. The mapping (function of extreme balancing in the proposed estimation method) of the set of the input parameters values to the set of the estimates values is such that there is a bias in the estimates of the initial information flows intensities obtained by using the GDP indicator. In order to improve the accuracy of the Internet of Things development forecast in the context of the initial information flows dynamics, to taking into account the bias of estimates it is appropriate to move from the simple deterministic models of mathematical programming based on GDP and corresponding estimation methods to models and methods of stochastic programming. Визначено, що використання для прогнозування розвитку мережі існуючої офіційної статистичної звітності, яка надає детерміновані оцінки висхідних параметрів, створює небезпеку спотворення відповідних оцінок інтенсивностей первинних інформаційних потоків, що вони генеруються абонентами. Відображення (функція екстремального балансування у запропонованому методі оцінювання) множини значень висхідних параметрів на множину значень оцінок є такою, що існує зміщення оцінок інтенсивностей первинних інформаційних потоків, отриманих по методу використання показника ВВП. Доцільним, з метою підвищення точності прогнозу розвитку інтернету речей в контексті динаміки потоків первинної інформації, для врахування зміщення оцінок, є перехід від запропонованих простих детермінованих моделей математичного програмування на основі ВВП і відповідних методів оцінювання до моделей і методів стохастичного програмування. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2020-12-15
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/15145
10.18372/2073-4751.64.15145 |
|
| Source |
Problems of Informatization and Management; Том 2, № 64 (2020); 22-29
Проблемы информатизации и управления; Том 2, № 64 (2020); 22-29 Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 2, № 64 (2020); 22-29 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
|
|