Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Метод аппроксимации




Экстраполяционный метод прогнозирования (одномерный случай). Прогнозирование состояния.

Тема №11.

Задания для самостоятельной работы.

 

Применить метод главных компонент к следующим данным по группе: рост, вес, длина правой руки, длина левой руки.

 

В исходном процессе выделяют детерминированную составляющую (тренд). Выделяются колебания длительной цикличности, существуют более краткие колебания – сезонные (в течение года).

Рис.11.1

Чтобы правильно вести прогноз, нужно выделить тренд (полином невысокого порядка). Длительную циклическую составляющую будем относить к тренду из-за нехватки данных. Выделяем сезонную составляющую – из исходного процесса вычитаем тренд.

S(t)

Рис.11.2. График сезонной составляющей.

 

Сезонная составляющая S(t), как правило, сопровождается помехами. Сезонная составляющая нестабильна.

Производственный процесс представлен графически

 

 

Рис.11.3. График производственного процесса.

 

y[N+k] -?

Разложим процесс в ряд:

,

где y[n] – отсчеты;

- некоторая система функций, по которой ведём разложение (для тренда это полиномы);

- погрешность измерения (типа «белого шума»);

bi – искомые коэффициенты.

Модель производственного процесса (аппроксимация) можно представить в виде:

.

- такие значения, чтобы модель yA[n] была близка к y[n]. Как правило, применяется квадратичный критерий близости.

Квадратичный критерий имеет вид:

,

здесь подбирается критерий ,

R[n] – вес, который мы придаём результатам измерения.

 

Скользящее стробирование:

Рис.11.4. Скользящее стробирование.

 

Экспоненциальное сглаживание (самый распространенный метод):

Рис.11.5. Экспоненциальное сглаживание.

 

Общий случай:

Рис.11.6. Сглаживание функции.

 

Планирование прогноза – это подбор весовой функции R[n]. Наибольшее распространение получило экспоненциальное сглаживание.

Представим исходный процесс y[n] в матричном виде:

,

- помеха типа «белого шума» (ошибки между собой не связаны).

Это же уравнение можно записать в индексной форме:

;

;

;

условие минимуму этого критерия:

.

Элементы матрицы А:

,

в индексной форме:

.

Уравнение через элементы матриц:

.

Матрица z:

;

;

 
 

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2017-01-14; Просмотров: 190; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.