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;
bi – искомые коэффициенты. Модель производственного процесса (аппроксимация) можно представить в виде:
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:
Это же уравнение можно записать в индексной форме:
условие минимуму этого критерия:
Элементы матрицы А:
в индексной форме:
Уравнение через элементы матриц:
Матрица z:
Дата добавления: 2017-01-14; Просмотров: 209; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |