- •Оглавление
- •1) Исследователь вносит гипотезу о структуре ящика
- •2) Определение неизвестных коэффициентов a0 и a1 модели
- •3) Проверка
- •Линейная множественная модель
- •Звено первого порядка
- •Звено второго порядка (колебательное звено)
- •1. Линейный коэффициент корреляции
- •3. Коэффициент корреляции двух динамических рядов
- •4. Корреляция внутри динамического ряда
- •5. Поиск периодичности ряда
- •7. Связь двух признаков
- •Аналитический способ решения задачи 1
- •Численный способ решения задачи 1
- •Формально-математический способ
- •Методы Рунге-Кутты третьего и четвертого порядков
- •Метод Эйлера с итерациями
- •Метод Милна
- •Уравнение диффузии
- •Уравнение тепломассопереноса
- •Задача анализа (прямая задача)
- •Задача синтеза (обратная задача)
- •Тренажеры
- •Метод Монте-Карло
- •Моделирование случайного события
- •Моделирование полной группы несовместных событий
- •Метод ступенчатой аппроксимации
- •Метод усечения
- •Метод взятия обратной функции
- •Свойства нормального распределения
- •Табличный метод генерации нормально распределенных чисел
- •Метод генерации нормально распределенных чисел, использующий центральную предельную теорему
- •Метод Мюллера
- •Биномиальное распределение
- •Нормальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Пуассоновский поток
- •Моделирование неординарных потоков событий
- •Моделирование нестационарных потоков событий
- •Анализ временной диаграммы
- •Синтез смо
- •Принцип Δt
- •Особенности реализации принципа Δt
- •Принцип особых состояний
- •Принцип последовательной проводки заявок
- •Объектный принцип моделирования
- •Марковский процесс с дискретным временем
- •Марковские случайные процессы с непрерывным временем
- •Вычисление средних
- •Вычисление геометрии распределения
- •Оценка (по Колмогорову) совпадения эмпирического закона распределения с теоретическим
- •Оценка точности статических характеристик
- •Голосование
- •Ранжирование
- •Точность и доверие к результатам экспертизы. Оценка экспертов
- •Практика № 01. Регрессионные модели
- •1Решение задачи регрессионного анализа
Задача анализа (прямая задача)
Изучается влияние некоторого входного параметра U на конечный результат или показатель Y. 1, 2, …, N — эксперименты, проводимые с моделью. Если подавать неоднократно различные значения U на модель M (алгоритм показан на рис. 20.10), то, измеряя Y, в результате моделирования на выходе модели можно построить зависимость Y = M(U), см. рис. 20.8. Обычно реально ограничиваются некоторым набором входных воздействий Umin ≤ U ≤ Umax, проходя значения U точку за точкой с определенным шагом ΔU. При этом, во время такого эксперимента часть входных параметров X замораживают, оставляя их значения неизменными. При необходимости можно повторить эксперимент по перебору U из интервала Umin ≤ U ≤ Umax при другом значении X. В этом случае получается семейство кривых Y = M(U, X), см. рис. 20.9.
|
||
Рис. 20.8. Примерный вид зависимости цели Y от управления U, полученный экспериментально на модели системы |
|
||
Рис. 20.9. Примерный вид зависимости цели Y от управления U при различных значениях действующих помех Q |
|
||
Рис. 20.10. Алгоритм, применяемый при решении прямой задачи исследования модели (анализ) |
То есть, испытывая неоднократно модель при различных входных сигналах, мы можем получить зависимость выхода от входа. Такая задача называется прямой (см. лекцию 01). Результатом задачи является кривая, семейство кривых, таблица, а когда это возможно, то формула, закон и т. д. Основной вопрос анализа — познание свойств объекта. «Воздействуем на объект и смотрим, что получится, как он реагирует, делаем вывод о его свойствах, возможностях».
Важно! Важными понятиями в системотехники являются «управляемость» и «наблюдаемость». По виду кривых Y = M(U) (рис. 20.9) можно определить, для всех ли значений Y возможно некоторое значение входного сигнала (U, X)? Любое ли значение Y можно достигнуть, используя переменные (U, X) из выбранного диапазона. То есть характер кривых указывает, в какой области Y объект является управляемым. Понятие «управляемость» касается выходной переменной.
Наблюдаемость — возможность измерения, анализа той или иной характеристики объекта. Иногда из-за того, что некоторая величина не может быть непосредственно измерена в результате эксперимента, приходится, чтобы получить о ней хоть какое-то представление, довольствоваться косвенными показателями. Понятие «наблюдаемость» касается выходной переменной. Проектировать системы надо так, чтобы качество наблюдаемости и управляемости были обеспечены.
Отношение изменения Y к изменению U (при фиксированном X) называется чувствительностью Y по U. Обычно, так как кривая Y = M(U) для сложных систем нелинейна, то изменение U принимают небольшой величиной, в идеале ΔU –> 0. В математическом смысле, чувствительность — это производная dY/dU. Понятие чувствительности касается отношения выхода ко входу (рис. 20.8).
Чтобы сократить количество испытаний, входные воздействия выбирают по определенному правилу. Естественно желание получить необходимый объем информации о системе при минимальном количестве испытаний. Такую систему испытаний планируют факторным экспериментом.