Database Reconciliation in Applied Interval Analysis

УДК 531.761

  • E.K. Ergaliev Sarsen Amanzholov East Kazakhstan University (Ust-Kamenogorsk, Kazakhstan) Email: ergaliev79@mail.ru
  • M.N. Madiyarov Sarsen Amanzholov East Kazakhstan University (Ust-Kamenogorsk, Kazakhstan) Email: madiyarov_mur@mail.ru
  • N.M. Oskorbin Altai State University (Barnaul, Russia) Email: osk46@mail.ru
  • L.L. Smolyakova Altai State University (Barnaul, Russia) Email: knaus.larisa@gmail.com
Keywords: process modeling, database reconciliation, interval systems of linear algebraic equations, ISLAU Solutions for a Consistent Database, united solution set, computer modelling

Abstract

The article deals with the problem of the reconciliation of observation results, which arises when solving problems of interval analysis of a database. It is found that the values of the set of input variables and the output variable are consistent if the graph of the desired dependence is located at the inner points of the interval hyper-rectangle in each observation. In this case, it is proposed to use special solutions of interval systems of linear algebraic equations (ISLAU) to analyze the data of linear processes. However, in real and model conditions, the specified property of the database is not always fulfilled a priori. In these cases, it is proposed to use the principle of robust estimation: inconsistent observations should either be excluded from the sample or adjusted. This paper presents the results of the study of these methods of matching the used experimental database on model linear processes under conditions when the basic assumptions of interval estimation of dependencies are fulfilled. In addition, variant computational experiments have been investigated to reveal the possibility of increasing the accuracy of interval analysis due to preliminary correction of observations, including the possibility of guaranteed estimation of the sought dependences.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

E.K. Ergaliev, Sarsen Amanzholov East Kazakhstan University (Ust-Kamenogorsk, Kazakhstan)

кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математики

M.N. Madiyarov, Sarsen Amanzholov East Kazakhstan University (Ust-Kamenogorsk, Kazakhstan)

кандидат технических наук, профессор кафедры математики

N.M. Oskorbin, Altai State University (Barnaul, Russia)

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики

L.L. Smolyakova, Altai State University (Barnaul, Russia)

старший преподаватель кафедры информатики

References

Мадияров М.Н., Оскорбин Н.М., Суханов С.И. Примеры интервального анализа данных в задачах моделирования процессов // Известия Алт. гос. ун-та. 2018. № 1 (99). DOI: 10.14258/izvasu(2018)1-20.

Канторович Л.В. О некоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений // Сибирский математический журнал. 1962. Т. 3. № 5.

Шарый С.П. Конечномерный интервальный анализ. Новосибирск, 2017.

Жолен Л. Прикладной интервальный анализ. М. : Ижевск, 2005.

Gutowski M.W. Interval experimental data fitting. In: Liu, J.P. (ed.): Focus on 6. Numerical Analysis. Nova Science, New York, NY, USA (2006). https://doi. org/10.13140/2.1.5156.3520.

Zhilin S.I. Simple method for outlier detection in fitting experimental data under interval error // Chemometrics and Intellectual Laboratory Systems. 2007. Vol. 88. № 1.

Шелудько А.С. Гарантированное оценивание параметров дискретных моделей хаотических процессов // Вестник ЮУрГУ Серия: Вычислительная математика и информатика. 2018. Т. 7. № 1. DOI: 10.14529/cmse180103.

Шарый С.П. Сильная согласованность в задаче восстановления зависимостей при интервальной неопределенности данных // Вычислительные технологии. 2017. Т. 22. № 2.

Shary S.P. Maximum consistency method for data fitting under interval uncertainty. Journal of Global Optimization, 2016. № 66 (1). https://doi.org/10.1007/s10898-015-0340-1.

Shary S.P. Weak and strong compatibility in data fitting problems under interval uncertainty. Advances in Data Science and Adaptive Analysis. 2020. № 12 (1). https://doi.org/10.1142/ S2424922X20500023.

Хьюбер П. Робастность в статистике. М., 1984.

Miller B.M., Kolosov K.S. Robust Estimation Based on the Least Absolute Deviations Method and the Kalman Filter // Automation and Remote Control. 2020. Vol. 81. № 11. DOI: 10.1134/S0005117920110041.

Максимов А.В., Оскорбин Н.М. Многопользовательские информационные системы: основы теории и методы исследования ; 2-е изд. испр. и доп. Барнаул, 2013.

Оскорбин Н.М. Вычислительные технологии анализа больших данных методами линейного программирования // Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. 2021. Т. 5. № 1.

Published
2022-03-18
How to Cite
Ergaliev E., Madiyarov M., Oskorbin N., Smolyakova L. Database Reconciliation in Applied Interval Analysis // Izvestiya of Altai State University, 2022, № 1(123). P. 89-94 DOI: 10.14258/izvasu(2022)1-14. URL: http://izvestiya.asu.ru/article/view/%282022%291-14.