Развитие информационных технологий статистического анализа и моделирования статических и динамических многофакторных объектов

Проведена разработка алгоритмов оценивания параметров стохастических линейных непрерывно-дискретных моделей на основе робастных методов фильтрации. Выполнен сравнительный анализ двух алгоритмов нелинейной фильтрации: расширенного фильтра Калмана и адаптивного сигма-точечного фильтра Калмана. Для стохастических линейных дискретных моделей предложены алгоритмы планирования входных сигналов во временной и частотной областях. Получены соотношения для вычисления элементов информационной матрицы в условиях GL-распределения ошибок для структурных зависимостей. Разработаны и исследованы алгоритмы определения оптимальных границ однородных подобластей в общей неоднородной области измерений. С использованием методов статистического моделирования для различных методов перекрестной проверки получены наилучшие значения параметра сглаживания географически взвешенной регрессии.