![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Оценка чувствительности.
Очевидно, что устойчивость является положительным свойством модели, Однако если изменение входных воздействий или параметров модели (в некотором заданном диапазоне) не отражается на значениях выходных параметров, то польза от такой модели невелика (ее можно назвать «бесчувственной»). В связи с этим возникает задача оценивания чувствительности модели к изменению параметров рабочей нагрузки и внутренних параметров самой системы. Такую оценку проводят по каждому параметру Х в отдельности. Основана она на том, что обычно диапазон возможных изменений параметра известен. Одна из наиболее простых и распространенных процедур оценивания состоит в следующем. 1. Вычисляется величина относительного среднего приращения параметра Х:
2. Проводится пара модельных экспериментов при значениях Х=Хmax и Х=Хmin и средних фиксированных значениях остальных параметров. Определяются значения отклика модели Y1=f(Хmax) и Y2=f(Хmin). 3. Вычисляется относительное приращение наблюдаемой переменной Y:
В результате для k-го параметра модели имеют пару значений (DХk, DYk), характеризующую чувствительность модели по этому параметру. 22. Эктраполяционные методы прогнозирования Самые распространенные и наиболее разработанные. В основе их лежит предположение, что процесс можно описать как сочетание двух составляющих регулярной и случайной где Т.е. это интуитивное представление о какой-то очищенной от помех сущности. Почему интуитивное? Потому что для большинства экономических, технических, природных процессов нельзя однозначно отделить тренд от случайной величины. Все зависит от цели и с какой точностью необходимо отделение. Случайная составляющая Особенность экстраполяции – это предварительная обработка исходной информации. Делается это для снижения влияния случайной величины и для представления информации, так чтобы снизить трудность математического описания тренда. Для этих целей служат процедуры сглаживания и выравнивания. Т.е. необходимо минимизировать случайные отклонения точек ряда от гладкой кривой предполагаемого тренда процесса. Критерием нецелесообразности может служить где Наиболее общие приемы выравнивания это логарифмирование и замена переменных
|