Time series of atmospheric pressure

Time series of atmospheric pressure data, collected over a period of several years, were analysed to provide undergraduate students with educational examples of application of simple statistical methods of analysis. In addition to basic methods for the analysis of periodicities, a comparison of two forecast models, one based on autoregression algorithms, and the other making use of an artificial neural network, was made. Results show that the application of artificial neural networks may give slightly better results compared to traditional methods.

Kết quả (Việt) 1:

Chuỗi thời gian của áp suất khí quyển, thu thập dữ liệu trong một khoảng thời gian vài năm, đã được phân tích để cung cấp cho sinh viên đại học với các giáo dục ví dụ áp dụng đơn giản phương pháp thống kê phân tích. Ngoài các phương pháp cơ bản để phân tích periodicities, so sánh hai mô hình dự báo, một dựa trên thuật toán autoregression và làm việc sử dụng khác của một mạng nơ-ron nhân tạo, đã được thực hiện. Kết quả cho thấy rằng các ứng dụng của mạng nơ-ron nhân tạo có thể cho kết quả tốt hơn một chút so với phương pháp truyền thống.

Kết quả (Việt) 2:

Chuỗi thời gian của dữ liệu áp suất khí quyển, thu thập trong một khoảng thời gian vài năm, được phân tích để cung cấp cho sinh viên đại học với các ví dụ giáo dục áp dụng phương pháp thống kê đơn giản của phân tích. Ngoài phương pháp cơ bản để phân tích các tính chu kỳ, so sánh hai mô hình dự báo, một dựa trên thuật toán autoregression, và các cách sử dụng khác của mạng lưới thần kinh nhân tạo, đã được thực hiện. Kết quả cho thấy việc áp dụng các mạng thần kinh nhân tạo có thể cho kết quả tốt hơn một chút so với các phương pháp truyền thống.