Методологічні особливості побудови моделей статистичного аналізу та прогнозування часових рядів на базі нейронних мереж у задачах профілювання лазерних променів

Abstract

В роботі розглянуто основні положення застосування нейронних мереж при аналізі часових рядів координат енергетичних центрів лазерних пучків як характеристик профілю лазерного променя, наведено методологічні особливості побудови багатовимірних моделей статистичного аналізу та подальшого прогнозування часових рядів, описано методики поетапного формування ARMA-моделі із врахуванням специфіки задач профілювання лазерних променів.В работе рассмотрено основные положения применения нейронных сетей при анализе временных рядов координат энергетических центров лазерных пучков как характеристик профиля лазерного луча, приведено методологические особенности построения многомерных моделей статистического анализа и дальнейшего прогнозирования временных рядов, описано методики поэтапного формирования ARMA-модели с учетом специфики задач профилирования лазерных лучей.The basic description of neural networks application at the analysis of time series of energy centres coordinates of the extended laser paths images as profile characteristics of a laser beam are considered in the given work. The methodological peculiarities of construction of multidimensional models of the statistical analysis and further prediction of time series are given. The principles of stage-by-stage formation of ARMA-model taking into account the specificity of laser beams profiling tasks are described.