Прогнозирование кусочно-стационарных процессов

Рассматриваются дискретные случайные процессы, содержащие параметры, меняющиеся скачкообразно в случайные моменты времени. Для прогнозирования процессов строится фильтр в предположении постоянства параметров. Момент изменения параметров фиксируется при существенном отличии прогнозируемых и наблюдаемых значений процесса. При обнаружении скачка параметры фильтра меняются на начальные. Задача решается в предположении нормальной аппроксимации всех случайных величин и использования линейных приближений нелинейных зависимостей. Имитационное моделирование предложенных алгоритмов показало их работоспособность. Причем, чем больше интервал постоянства параметров, тем точнее определяется момент скачка. И, наоборот, при частом изменении параметров предложенный метод становится неработоспособным (как и любой другой).