Spatio-Temporal Prediction of a Nonstationary and Nonseparable Random Fields with Tucker Decomposition of Covariance Tensor
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In spatio-temporal data analysis, the most common way to consider the spatio-temporal correlation structure of data is to use the covariance function, which is usually unknown and estimated based on observations. This method requires constraints such as stationarity, isotropy and separability for the random field. Although the acceptance of these hypotheses facilitates the fitting of valid models to the spatio-temporal covariance function, they are not necessarily realistic in applied problems. In this paper, to expedite the calculation of spatio-temporal prediction for a non-stationary and non-separable random field, a possible model based on spatial-temporal covariance tensor analysis based on Tucker analysis is investigated. Then, we show the proposed method for predicting wind energy based on spatio-temporal wind speed data at 31 weather stations in Iran.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Journal of Advances in Mathematical Modeling, Volume:11 Issue: 3, 2021
Pages:
433 to 445
magiran.com/p2337792
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!