Cтраница 2
При рассмотрении этого вопроса следует различать два способа использования алгоритмов прогноза н коррекции. [16]
В некоторых случаях, например, если р неизвестно, такой алгоритм прогноза требует сравнительно более простых вычислений, чем байесов. [17]
Поучительно проанализировать различие между оценками среднеквадратической ошибки прогноза, полученной при построении алгоритма прогноза по первой группе данных и полученной при проверке по второй группе данных. Различие между двумя этими среднеквадратическими ошибками исследуется для того, чтобы определить, обусловлено ли оно только выборочными колебаниями или же причиной является неудачная модель. [18]
Поскольку все алгоритмы прогноза построены с использованием одной и той же функции квадратического критерия, различия в их качестве нужно приписать тому факту, что допущения, сделанные при построении алгоритма прогноза l / i0 ( t t - 1), более обоснованны, чем допущения относительно других алгоритмов прогноза. [19]
Эти два момента - квазинесжимаемость и квазистатичность - были широко использованы далее в работах по краткосрочному прогнозу. Интересно отметить, что были попытки построения алгоритма прогноза непосредственно с помощью модели циклогенеза Кочина; затруднение заключалось в необходимости обобщить схему Кочина на нелинейный случай. Эта задача оказалась в то время, до появления ЭВМ, слишком трудной; далее построения соответствующих нелинейных уравнений и описания вида характеристических поверхностей дело не пошло. [20]
Этот метод здесь не приводится, так как его можно найти во многих книгах. Вместо этого рассмотрим другой подход, который дает возможность глубже понять структуру процесса х ( -), давая в то же время требуемые алгоритмы прогноза. [21]
Блок алгоритмов прогноза состояния ОД служит для оценки периода работы ОД, в пределах которого можно гарантировать его неисправное состояние. Такая оценка осуществляется на основе апостериорной информации о текущем состоянии ОД. Разработанные на основании теоретических представлений о функционировании ОД алгоритмы прогноза состояния должны быть тщательно проверены по экспериментальным данным, которые могут быть получены в результате длительных испытаний. [22]