Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/134850| Title: | Анализ почвенно-температурных серий методами энтропии |
| Other Titles: | Analysis of soil-temperature series by entropy methods |
| Authors: | Ботыгин, Игорь Александрович Шерстнёва, Анна Игоревна Шерстнева, Светлана Владиславовна |
| Keywords: | нелинейность; нелинейная динамика; анализ временных рядов; энтропия; nonlinearity; nonlinear dynamics; time series analysis; entropy |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Томский политехнический университет |
| Citation: | Ботыгин, И. А. Анализ почвенно-температурных серий методами энтропии / И. А. Ботыгин, А. И. Шерстнева, С. В. Шерстнева // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика. — 2025. — Т. 3, № 4. — С. 38-45. |
| Abstract: | Представлены итоги изучения хаотичных характеристик температурных последовательностей почвенных измерений, выполненных с разным временным разрешением на протяжении трёх лет мониторинга. Для детального анализа особенностей временных рядов, оценки степени их хаоса и воспроизведения различных моделей хаотических процессов применялся специализированный инструментарий пакета языка статистики R. Рассчитаны показатели функций взаимной информации, отражающих степень зависимости между элементами ряда, построены диаграммы экспоненты Ляпунова. Проведен контроль наличия нелинейных эффектов с использованием теста нейронных сетей Terasvirta test. Проверка значимости дополнительных компонентов через статистику хи-квадрата и F-статистику подтвердила хаотичный характер изучаемых температурных рядов почвы The article presents the results of a study of the chaotic characteristics of soil temperature sequences measured with different time resolutions over three years of monitoring. Specialized tools from the R statistical language package were used to perform a detailed analysis of the time series characteristics, assess the degree of their chaos, and reproduce various models of chaotic processes. The authors have calculated mutual information function indices reflecting the degree of dependence between elements of the series and constructed Lyapunov exponent diagramse. The presence of nonlinear effects was tested using the Terasvirta neural network test. Testing the significance of additional components using the chi-square and F-statistics confirmed the chaotic nature of the studied soil temperature series |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/134850 |
| ISSN: | 2949-5407 |
| Appears in Collections: | Известия Томского политехнического университета. Промышленная кибернетика |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| b_TPU_IndCyb-2025-v3-i4-05.pdf | 550,28 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License