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:

Методические аспекты развития пространственного мышления как элемента образного
Рассмотрим, какие подходы предлагают для развития пространственного мышления в средней школе и выясним возможности их использования. А. Пардала выделяет такие основные типы упражнений, дидактическим назначением которых является формирование и развитие пространственных представлений учащихся: матема ...

Понятие межличностных отношений в группах и коллективах
Субъективно переживаемое, личностно значимое, эмоционально-когнитивное отражение людьми друг друга в процессе межличностного взаимодействия носят название межличностных отношений. Природа межличностных отношений существенно отличается от природы общественных отношений. Их важнейшая специфическая че ...

Педагогические технологии на основе личностной ориентации педагогического процесса
Личностно-ориентированные технологии представляют собой воплощение гуманистической философии, психологии и педагогики. В центре внимания личностно-ориентированных технологий – уникальная целостная личность, которая стремится к максимальной реализации своих возможностей (самоактуализации), открыта д ...