ISSN 1991-2927
 

ACP № 1 (55) 2019

Автор: "Кадырова Гульнара Ривальевна"

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: gulya@ulstu.ru]Г.Р. Кадырова

Модификация метода пошаговой регрессии для получения математических моделей прогноза поведения объекта000_8.pdf

В статье представлен алгоритм модифицированной версии метода пошаговой регрессии, реализованный в статистическом пакете «Система поиска оптимальных регрессий» (СПОР). Данный метод используется для поиска оптимальной структуры модели процессов или функционирования технических объектов, предназначенной, помимо их описания, для оптимизации, управления и прогноза. Основным инструментом положительного воздействия на прогностические свойства модели является алгоритм поиска ее оптимальной структуры. Обычно при невозможности применить полный однокритериальный перебор структур прибегают к тому или иному виду неполного перебора. При этом регулярный или случайный перебор в условиях ограничения типа (≤) на количество слагаемых в модели обеспечивает достаточно эффективный учет систематических составляющих. Проведенные исследования позволяют считать данный метод перспективным математическим подходом для сокращения размерности модели и повышения точности определения ее параметров и прогноза.

Регрессионное моделирование, прогнозирование, методы структурной идентификации, пошаговая регрессия, меры качества, статистический пакет.

2016_«А

Sections: Математическое моделирование

Subjects:


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: gulya@ulstu.ru]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.

2015_«А

Sections: Математическое моделирование

Subjects:


© FRPC JSC 'RPA 'Mars', 2009-2018 The web-site runs on Joomla!