ISSN 1991-2927
 

АПУ № 3 (57) 2019

Оценка и прогнозирование состояния технического объекта по регрессионным моделям

УДК 519.6

Кадырова Гульнара Ривальевна , Ульяновский государственный технический университет, кандидат технических наук, окончила радиотехнический факультет Ульяновского политехнического института. Доцент кафедры «Прикладная математика и информатика» УлГТУ. Имеет статьи, монографии, учебные пособия в области статистического моделирования, программных информационных систем. [e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ]Г.Р. Кадырова

Оценка и прогнозирование состояния технического объекта по регрессионным моделям000_10.pdf

В статье представлен статистический пакет «Система поиска оптимальных регрессий» (СПОР), реализующий подход адаптивного регрессионного моделирования и обеспечивающий оценку адекватности модели наблюдениям и поиск ее оптимальной структуры. Эффективность данной методологии, под которой понимается сокращение размерности модели и повышение точности определения ее параметров и прогноза, прямо пропорциональна размерности, степени зашумленности и мультиколлинеарности исходных данных, что позволяет считать ее применение для описания состояния технических объектов перспективным математическим подходом. Одной из задач при анализе данных является задача выбора меры сравнения конкурирующих моделей. Для моделей небольшой размерности, предназначенных для прогноза, использование внутренних мер качества не всегда может дать точное представление о предпочтительности той или иной конкурирующей структуры. Исследованы свойства меры «скользящего экзамена», основанной на всей выборке данных и использующей ее в качестве контрольной, по отношению к известным внутренним и внешним мерам. Показана перспектива ее применения для идентификации оптимальной модели прогноза в рамках СПОР.

Регрессионное моделирование, прогнозирование, методы структурной идентификации, меры качества, система поиска оптимальных регрессий, статистический пакет.

© ФНПЦ АО "НПО "Марс", 2009-2018 Работает на Joomla!