Cтраница 1
Алгоритм прогнозирования по методу экспоненциального сглаживания работает следующим образом. [1]
Алгоритм прогнозирования процесса был первоначально реализован в двух основных вариантах. [2]
Проверку алгоритмов прогнозирования и управления часто целесообразно осуществить на действующем объекте до выполнения полного объема проектных, монтажных и наладочных работ. Эти работы могут быть выполнены на универсальных вычислителях, связь с ними может быть организована с помощью дополнительного персонала, специально выделенного на испытания. Такие предварительные испытания полезны не только потому, что позволяют проверить результаты разработки в промышленных условиях, но и потому, что в значительной степени способствуют приобщению персонала цеха к будущей автоматизированной системе управления. [3]
Рассмотрим кратко алгоритм прогнозирования на основе авторегрессионных моделей. [4]
Перечисленные выше алгоритмы прогнозирования и управления легли в основу математического обеспечения системы Конста [60], реализованной на базе нескольких ЭВМ третьего поколения и переданной в промышленную эксплуатацию. [5]
Флуктуации давления и расхода при фильтрации газа. l - p P ( t. 2 - Q Q ( t. [6] |
Для иллюстрации алгоритма прогнозирования приводится расчет давления на контуре питания ( давления на входе пористой среды) по данным эксперимента. [7]
При наличии алгоритмов автоматического прогнозирования оператор может вызвать на экран прогнозируемую ситуацию. [8]
Процесс-2 был выбран алгоритм прогнозирования, построенный с использованием метода обобщенных фиктивных помех при условии постоянства соответствующих коэффициентов усиления фильтра. [9]
При этом используется 2-битный алгоритм прогнозирования, сходный с тем, который показан на рис. 4.29. Более того, UltraSPARC II содержит ряд команд перехода, в которых компилятор может сообщать аппаратному обеспечению, каким именно способом предсказывать переход. Вызванные заранее команды помещаются в очередь из 12 элементов, а затем передаются в схему группировки. [10]
Выбор моделей и разработка алгоритмов прогнозирования зависят от множества рассмотренных ниже факторов и представляют собой достаточно сложную интеллектуальную задачу. Каждый из приведенных факторов и его варианты по-разному влияют на выбор метода прогнозирования. Однако оптимальный выбор модели можно осуществить на основе созданной достаточно полно базы знаний и процедуры выбора из этой БЗ наилучшей модели прогнозирования, удовлетворяющей требованиям поставленной задачи. [11]
В машине picojava II используется чрезвычайно примитивный алгоритм прогнозирования ветвлений: она всегда предсказывает, что перехода не будет. За этим стоит идея сохранить микросхему простой и дешевой, а не тратить существенное пространство микросхемы на схемы прогнозирования. Однако благодаря длине конвейера ( 6 стадий вместо 12, как в системе Pentium II) проигрыш при неправильном предсказании перехода составляет всего три цикла. [12]
Достаточно простыми и эффективными являются упрощенные варианты алгоритмов прогнозирования, в которых коэффициент усиления фильтра принимается постоянным. Структуры таких упрощенных алгоритмов оценивания для вариантов I и II исследуемых алгоритмов весьма близки. [13]
Однолинейная схема системы прогнозирования, содержащая экземпляр Si объекта, средства измерения СИ и средства прогнозирования СП. [14] |
Хи позволяют ( при определенных средствах прогнозирования, реализующих алгоритм прогнозирования) предсказать будущее техническое состояние е объекта. Эти параметры называют прогнозирующими. [15]