Predicting the Lithuanian Timescale UTC(LT) by means of GMDH neural network

Journal Title: Bulletin of the Military University of Technology - Year 2017, Vol 66, Issue 4

Abstract

The aim of the study is to examine the effectiveness of applying GMDH-type neural network and the developed procedure for predicting UTC(k) timescales, which are characterized with high dynamics of changes of the input data. The research is carried out on the example of the Lithuanian Timescale UTC(LT). The obtained research results have shown that GMDH-type neural network with a developed predicting procedure enables us to receive good prediction results for the UTC(LT). Better prediction quality was obtained using time series which are built only on the basis of deviations determined by the BIPM according to the UTC and UTC Rapid scales. Keywords: electrical engineering, UTC(k) timescale, atomic clock, predicting [UTC – UTC(k)], GMDH neural network

Authors and Affiliations

Łukasz Sobolewski

Keywords

Related Articles

Behaviour of ductile low porous materials with strain hardening in Taylor experiment

The paper deals with an analytical solution of a one-dimensional boundary value problem, describing behaviour of a ductile porous cylindrical rod, both during and after Taylor direct impact experiment (Taylor DIDIE). Th...

Electromagnetic sensor for the control of pipe wall thickness

Calculation of the primary inductive converter with magnetic core is problematic because of the difficulty in determining the various fluxes inside and outside the magnetic core. Observance of certain requirements for st...

Analiza modelu fizycznego stanowiska do szybkiego zmniejszania ciśnienia

Istnieje potrzeba badania sprzętu działającego na dużych wysokościach i transportowanego drogą powietrzną. Badanie dotyczy również wpływu szybkiej dekompresji. W pracy znajdujemy omówienie wymagań dotyczących badań i pro...

Analiza wpływu losowego rozkładu luzów montażowych na ugięcia i nośność belek składanych

Artykuł obejmuje analizę wpływu losowego rozkładu luzów montażowych o różnych wielkościach na ugięcia i nośność belki składanej opartej na podporach stałych. Analiza ta zawiera siedem wariantów losowego występowania posz...

Obiekty lekkiego typu w ochronie zbiorowej

W artykule przedstawiono analizę stanu aktualnego w dziedzinie obiektów ochrony zbiorowej typu lekkiego. Przedstawiono podstawowe wyposażenie zespołu Nr-1 będącego elementem zestawu ochrony zbiorowej typu lekkiego dla SD...

Download PDF file
  • EP ID EP257247
  • DOI 10.5604/01.3001.0010.8179
  • Views 99
  • Downloads 0

How To Cite

Łukasz Sobolewski (2017). Predicting the Lithuanian Timescale UTC(LT) by means of GMDH neural network. Bulletin of the Military University of Technology, 66(4), 31-41. https://europub.co.uk/articles/-A-257247