Cтраница 1
Модель прогнозирования, которая устанавливает зависимость между переменной прогнозирования и набором наблюдаемых переменных. [1]
Модели прогнозирования разрабатываются для того, чтобы определить, что, скорее всего, будут делать покупатели при определенных обстоятельствах. [2]
Механико-статистическая модель прогнозирования механиче-кой скорости бурения, разработанная во ВНИИБТ, в качестве характеристик свойств горной породы использует ее твердость рш, сплошность С и абразивность А, количественно оценивая влияние этих характеристик на скорость углубления при различных технико-технологических параметрах бурения. [3]
Построение моделей прогнозирования - достаточно сложный процесс, сравнительно мало описанный в литературе. [4]
Обучение моделей прогнозирования по априорной информации требует проверки работы алгоритма по известным процессам изменения состояния объектов. [5]
В моделях прогнозирования принимается важное допущение относительно стабильности распределения во времени случайного члена. Если изменение распределения случайного члена во времени происходит довольно медленно и носит регулярный характер, то возможно проведение оценки зависимости дисперсии случайного члена уот времени и экстраполяции этой функции на прогнозируемый период. Это позволяет соответственно корректировать прогнозы с целью повышения качества прогнозирования. [6]
В моделях прогнозирования процесса фильтрации газа и пластовых вод в виде коэффициентов обязательно используются постоянные параметры физических моделей продуктивного пласта. Они известны обычно с большой погрешностью за счет сложности интерполирования параметров, полученных по редкой сетке скважин, на области продуктивного пласта между скважинами. Прогноз процесса по модели с грубо приближенными коэффициентами имеет большую погрешность и не дает необходимой информации для эффективного управления. [7]
Для разработки модели прогнозирования необходима точная оценка и вычисление напряжений в детали. [8]
Важным качеством моделей прогнозирования этого класса является возможность обеспечения стационарности распределения ошибок прогнозирования. [9]
Выбирая тип модели прогнозирования и форму связи, следует обращать особое внимание на содержательную сторону процесса идентификации явления. Формальные процедуры позволяют выбрать модель, наиболее стабильную во времени, и по ней оценить возможный интервал тфогнозирования. [10]
Для разработки модели прогнозирования необходима точная оценка и вычисление напряжений в детали. [11]
При построении моделей прогнозирования применяют два подхода: генетический и нормативный. При генетическом подходе выявляются устойчивые тенденции, определяющиеся инерционностью системы. Генетический подход реализуется с помощью экономико-математических методов, основанных на результатах обработки статистических данных, представляющих собой ретроспективный взгляд в прошлое. При генетическом методе также успешно применяют методы экспертных оценок, которые являются эффективными и часто используют для научно-технического долгосрочного прогноза в области комплексной механизации и автоматизации ПРСТ-операций. [12]
При разработке моделей прогнозирования трещиностойкости и развития трещин необходимо было сформулировать условие накопления повреждений в градиентных полях напряжений и деформаций. Было показано, что повреждения накапливаются, если размер необратимой упругопластической зоны ( при статическом нагружении) - или обратимой упругопластической зоны ( при циклическом нагружении) больше структурного элемента, размер которого во многих случаях можно принять равным диаметру зерна. В противном случае, когда размер упругопластической зоны меньше размера структурного элемента, материал практически не повреждается и локальные критерии разрушения, сформулированные в терминах механики сплошной деформируемой среды, не дают адекватных реальным ситуациям прогнозов. [13]
Для разработки модели прогнозирования ресурса необходимо точная оценка и вычисления напряжений в детали. [14]
Этих методов и моделей прогнозирования очень много и очевидно, что рассмотреть их все для целей прогнозирования последствий ( результатов) принимаемых решений не представляется возможным. [15]