МЕТОДИКА СТРКУТУРНОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ МОДЕЛЕЙ НЕСТАЦІОНАРНИХ КВАЗІПЕРІОДИЧНИХ ПРОЦЕСІВ - ОДЕГОВ, МИКОЛА; ГАДЖИЄВ, МАТІН; ГЛАЗУНОВА, ЛЮДМИЛА; БУКАТА, ЛЮДМИЛА; КОЧЕТКОВА, МАРИНА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2023)
Задача структурної ідентифікації моделей нестаціонарних квазіперіодичних процесів вирішуються, як правило, в умовах суттєвої апріорної невизначеності. Заздалегідь невідомо, якими функціями можна моделювати тренд процесу, скільки є приблизно періодичних компонентів, якій рівень різного виду шумів спотворює закономірні у середньому процеси. Наша парадигма полягає в тому, що не існує універсального методу для вирішення подібних задач. Тому дослідники мають чітко визначати обмеження застосування методів, алгоритмів і програм обробки даних, що використовуються для вирішення конкретної прикладної задачі. Втім, етапи (кроки) досліджень практично універсальні. Вони є основою сучасних технологій Data Mining, які поєднують неформальний фаховий аналіз даних та формальні операції із застосуванням сучасних методів, алгоритмів та програмного забезпечення. У даній роботі розглянуто конкретний варіант такого підходу, який включає етапи (кроки) неформального аналізу, формалізації моделі процесу та структурної ідентифікації цієї моделі на прикладі задачі аналізу періодичностей трафіку на крупних вузлах обміну (вузлах агрегації трафіку). Особливостями пропонованої методики є етап (крок) імітаційного моделювання на теоретично подібних до реальних моделей. Мета такого етапу – встановити характеристики ефективності формальних алгоритмів, по можливості обрати в якомусь сенсі найкращий. У формальній частині запропоновано на першому кроці обробки даних виконувати операцію диференціювання вхідного процесу з метою пригнічення регулярного повільного тренду. Шляхом імітаційного моделювання також встановлено, що у спектрах похідних суттєво підкреслюються моди «прихованих» високочастотних періодичностей. Дане положення дозволяє на основі візуального аналізу спектрів визначати частоти зрізу фільтрів нижніх частот, які ефективно пригнічують різного роду шуми, але не відсікають малопомітні регулярні частотні компоненти. В результаті застосування пропонованої методики очевидні та неочевидні цикли трафіку: річний, піврічний (для північної півкулі), тижневий та добовий. Також виявлені зовсім неочевидні періодичності трафіку: 28 днів та 40 днів. Перший з них корелюється з циклами фаз та орбіти Місяця, до яких пристосувався організм людини на протязі еволюції. Другий поки що можна пояснити лише традиціями та древніми календарями.