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:

Выявление меры связи между характеристиками мышления и успешностью в обучении математике
После проведения исследований характеристик мышления и получения результатов проверим гипотезу о связи между мышлением учеников и их достижениями в математике. Попробуем установить, влияет ли уровень развития мышления учащихся на их успешность в обучении математике, зависят ли результаты обучения о ...

Анализ результатов опытно – экспериментальной работы
Заключительным этапом опытной работы стало повторное исследование уровня самостоятельности учащихся 1 класса для проверки эффективности проделанной работы. Для этого были использованы те же методики, что и на констатирующем этапе. Был проведен опрос учащихся, целью которого было выявить представлен ...

Общая наука о человеке как основа педагогики
Все вальдорфские учителя перед началом работы в школе должны были пройти курс лекций "Общая наука о человеке как основа педагогики" о связи важнейших душевных функций человека с физиологическими процессами. "Эту книгу можно назвать сборником упражнений, научным текстом для медитации… ...