Количественный рекуррентный анализ в обнаружении экстремальных событий

Изучение сложных систем, будь они природные или искусственные дают большое количество информации на базе которой можно описать и понять природу процессов для того, чтобы использовать полученные знания в прогнозировании на некоторых временной промежуток вперед. Из этого формируется основная цель подобных исследований – построение математических моделей, которые максимально приближенно отражали бы реальные процессы и могли быть использованы для решения существующих задач по раннему выявлению и предсказыванию экстремальных событий В данной дипломной работе будет рассмотрена информация об идеи и теории количественного рекуррентного анализа в обнаружении экстремальных событий. Помимо всего прочего, прикладная часть работы посвящена применению количественного рекуррентного анализа для обработки данных микроблоггинговой социальной сети Twitter, а также интерпретации рекуррентных диаграмм на основе смоделированных данных.