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

Analysis of electrical energy consumption on the example of a selected building

In Poland, approx. 95% of electrical energy is generated in a coal combustion process. Saving electrical energy gives economic effects related to the smaller fees and contributes to protection of the natural environment....

Diagnostyka techniczna obiektów z wykorzystaniem aktywnego obrazowania

Pomiary diagnostyczne trudno mierzalnych parametrów wymagają użycia niestandardowych technik pomiarowych. Jedną z takich technik jest tzw. aktywne obrazowanie metodą kadrowania przestrzenno-czasowego. Unikalną własnością...

Przegląd budowy i funkcjonalności współczesnych bezzałogowych statków powietrznych do celów fotogrametrycznych

Fotogrametria z lotniczych platform bezzałogowych rozumiana jako nowe narzędzie do wykonywania pomiarów łączy możliwości wykonywania pomiarów fotogrametrycznych naziemnych,lotniczych, a nawet suborbitalnych, stanowiąc je...

Badania charakterystyk hydraulicznych filtrów płynu ATF automatycznych skrzyń biegów (ASB)

[b]Streszczenie[/b]. Omówiono potencjalny wpływ charakterystyki hydraulicznej filtra na pracę pompy hydraulicznej ASBASBASB. Przedstawiono projekt stanowiska do badania charakterystyk hydraulicznych filtrów płynów ATF st...

PM1 steganographic algorithm using ternary Hamming Code

PM1 algorithm is a modification of well-known LSB steganographic algorithm. It has increased resistance to selected steganalytic attacks and increased embedding efficiency. Due to its uniqueness, PM1 algorithm allows us...

Download PDF file
  • EP ID EP257247
  • DOI 10.5604/01.3001.0010.8179
  • Views 83
  • 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