Модифицированный имитационным моделированием метод экспоненциального сглаживания

Для прогнозирования характеристик образцов техники, математическое описание которых имеет вид

, (4.10)

целесообразно применять метод экспоненциального сглаживания. Сложившаяся практика использования этого метода предполагает ограничение числа членов ряда Тейлора

,(4.11)

аппроксимирующего выражение (4.10), несколькими членами .

В зависимости (4.11) – -я производная функции по переменной в точке ; ; – число наблюдений; – значение величины шага упреждения.

Для условий, когда ошибки прогнозирования не удовлетворяют заданным требованиям, можно осуществить анализ их источников. Известно [4], что точность прогнозной задачи можно определить по зависимости

, (4.12)

где ;

– погрешность, обусловленная приближенностью исходной информации;

– погрешность, связанная с методом прогнозирования;

– погрешность, вызванная неточностью вычислений;

– нерегулярная погрешность, обусловленная вероятностью непредсказуемых в настоящее время событий, влияющих на характер изменения прогнозируемой величины.

Одной из наиболее весомых является методическая ошибка, зависящая от числа членов разложения. В работах приводятся аналитические зависимости для выполнения параметров аппроксимирующего многочлена при . Вывод таких зависимостей для представляет значительные трудности. Кроме того, любое увеличение числа членов выражения (4.11) влечет за собой потребность увеличения объема исходных данных, необходимых для определения оценок начальных значений коэффициентов (методом наименьших квадратов или в более общем случае методом максимального правдоподобия), далее предлагается модификация метода экспоненциального сглаживания, основанная на принципах группового учета аргументов. Сущность метода заключается в том, что математическая модель объекта прогнозирования

,

называемая в соответствии с терминологией работы [1] его «полным описанием», заменяется набором «частных описаний» вида

.

По принятому критерию, значение которого вычисляется для каждого «частного описания», из множества отбирается некоторое число, называемое «свободой выбора», наиболее регулярных описаний, образующих подмножество . Вычисленные значения промежуточных аргументов принимаются в качестве аргументов «частных описаний» следующего уровня фильтрации, то есть

Актуально о образовании:

Творческие находки учителей технологии в создании увлекательных уроков: анализ практической деятельности
Три основных вопроса каждодневно встают перед учителем при подготовке к занятиям: Для чего учить? Чему учить? Как учить? Программы, учебники, методические пособия существенно помогают ему при решении первых двух вопросов. Правда и тут он многое должен додумать сам, учитывая конкретные задачи обучен ...

Игры, тренинги
1.Познакомимся с увлекательными играми, которые помогут развивать память. За каждую игру Вы будите получать какое-то количество баллов, в конце занятия мы их посчитаем и узнаем хорошая ли у Вас память. Игра 1: Нам потребуется 2 "одинаковых " рисунка с некоторыми отличиями. В начале показы ...

Сущность и содержание исправления осужденных
Действующий ныне Уголовно-исполнительный кодекс РФ (1996) и ведомственные нормативные акты, регламентирующие деятельность пенитенциарных учреждений, не содержат определения понятия «исправление осужденных», а среди ученых продолжаются дискуссии о содержании и пределах изменений в личности лиц, отбы ...