Модифицированный имитационным моделированием метод экспоненциального сглаживания

.

Аналогичная процедура повторяется до тех пор, пока величина критерия фильтрации уменьшается или увеличивается в зависимости от его содержания (при этом исходная информация делится на две выборки: обучающую и проверочную). Для практических расчетов в качестве такого критерия рекомендуется принимать среднеквадратическую ошибку аппроксимации модели на проверочной выборке, которая, как установлено в работе, при увеличении числа уровней фильтрации, а, следовательно, сложности модели, достигает экстремального значения. Сложность модели (измеряется числом ее членов), соответствующая экстремальному значению критерия, является оптимальной. На последнем уровне фильтрации фиксируется «частное описание», значение которого минимально. На предпоследнем уровне выбираются «частные описания», являющиеся аргументами последнего уровня, и т.д. Так как «частные описания» являются функцией двух аргументов, их коэффициенты легко определяются по небольшому количеству исходных данных. Исключая промежуточные переменные можно получить модель исследуемых характеристик объекта прогнозирования в виде аналога «полного описания»

,

где в общем случае .

Как известно, особые трудности при увеличении числа членов в разложении Тейлора связаны с получением аналитических зависимостей для определения вектора коэффициентов . Из работы следует, что

,

где – вектор-столбец размером сглаженных значений процесса

;

– вектор-столбец размером неизвестных коэффициентов

;

– матрица размером , элементы которой, соответствующие -й строке и -му столбцу, вычисляются по зависимости

. (4.13)

В связи с тем, что сглаженные значения процесса могут быть определены по зависимости

вектор выражается зависимостью . (4.14)

Анализ зависимости (4.13) показывает, что наибольшую сложность вызывает вычисление суммы бесконечного ряда, представляющего собой произведение степеней показательной функции и отношения факториалов, которое можно упростить путем несложных преобразований:

, (4.15)

где ;

Рис. 4.4 Блок-схема алгоритма прогнозирования по методу модифицированного экспоненциального сглаживания

Актуально о образовании:

Общие методические рекомендации начинающему педагогу по проектированию увлекательных уроков
Если ты молодой педагог и хочешь, чтобы твои уроки были увлекательными, пробуждали познавательный интерес, то необходимо помнить следующие положения и действовать в соответствии с ними: Увлеченность педагога и поиск деятельности, в которой он может полностью реализовать себя, творчески самораскрыть ...

Получение результатов наблюдений при моделировании
Изложив приемы построения и эксплуатации имитационных моделей, рассмотрим теперь важный вопрос, касающийся получения результатов наблюдений при моделировании. Поскольку моделирование представляет собой эксперимент, получаемые результаты наблюдения должны быть статистически независимы и одинаково ра ...

Работа по оформлению документации
Наряду с работой с учениками, родителями, учителями-предметниками и с общественностью, классный руководитель ведет психолого-педагогическую документацию. Работа классного руководителя начинается с изучения коллектива класса. Для этого он исследует различные методики. После того как классный руковод ...