Аверьян

Построение моделей идентификации поисковыми методами реферат

В случае вполне формализованной оптимизационной постановки например, на основе аппарата линейного программирования критерий приобретает вид некоторого функционала от переменных и параметров модели, значение которого достигает экстремума при оптимальных её характеристиках. Ключевой задачей для этих двух классов систем являлось найти условия для эксперимента и способы параметризации проблемы, при которых найденная модель приблизится к единственно точному описанию реальной системы. Эта страница в последний раз была отредактирована 1 августа в Rubin, and R. Недостатки указанного подхода связаны с необходимостью измерения компонент градиента критерия настройки, представляющих собой функциональные производные требованием достаточно точной априорной информации о начальных значениях идентифицируемых параметров для выбора начальных значений параметров модели, гарантирующих устойчивость работы системы идентификации и отсутствием полного теоретического анализа динамики работы системы идентификации данного типа. При рассмотрении известных подходов к нестационарной параметрической идентификации можно выделить две группы [1]. Другие похожие документы..

Стохастические модели используют для решения различных задач, связанных с исследованием и управлением процессами. Сопоставление целей с ресурсными ограничениями приводит к формулировке задачи исследования, которая помимо непротиворечивой системы конкретных целей, учитывающих ресурсные возможности, включает в себя объект моделирования. Регрессионные модели могут быть как линейными, так и нелинейными с любым числом входов и выходов. К обсуждаемому типу линейных моделей простым преобразованием сводятся применяемые на практике мультипликативные модели. Методы, основанные на параметризации нестационарных параметров, как отмечалось выше, являются совершенно не исследованными и в представленном виде могут найти ограниченное практическое применение.

В последнем случае возникает необходимость в её корректировке и итеративном обращении к ранее выполненным этапам. Решение о принятии модели в общем случае после i-того итеративного цикла влечет за собой переход к следующему этапу — опытной проверке непосредственно в условиях той задачи, для решения которой она построена.

При этом возникают нередко дополнительные требования например, связанные с удобством использования модели и необходимость её дополнительной корректировки.

Построение моделей идентификации поисковыми методами реферат 3634826

Наконец, следует заключительный этап процесса - использование модели по прямому назначению для решения исследовательской или иной задачи, причем и на этом этапе возможны дальнейшие уточнения и корректировки. Построение модели представляет собой не однократный акт, а процесс последовательных приближений, в основе которого лежит самообучение исследователя.

Начинаясь в условиях большей или меньшей неопределённости это принципиально, так как именно недостаток информации о свойствах объекта вызывает постановку задачи его модельного исследованияпостроение модели неизбежно связано с введением ряда гипотез. Некоторые из них оказываются правомерными. Другие на последних этапах не подтверждаются, что естественно требует возврата к пунктам, в которых они были введены, и соответственной корректировки всех дальнейших процедур.

Подобный итеративный характер построения моделей, который проявляется в наличии обратных связей на его блок схеме, есть принципиальное свойство данного процесса и речь может идти только о том, чтобы итерации были по возможности короткими, чтобы каждое ошибочное предположение выявлялось возможно ближе к точке его возникновения.

В этом, собственно, и заключается главное требование к рациональному построение моделей идентификации поисковыми методами реферат каждого конкретного модельного исследования.

В данной работе изучены основы моделирования, методы построения моделей в общем и методы построения математических моделей в частности.

8927089

В первой главе исследована взаимосвязь модели и системы, сферы применения моделирования. Рассмотрена классификация моделируемых систем.

Построение моделей идентификации поисковыми методами реферат 7207

Из-за этого возможны значительные ошибки идентификации на отдельных конечных подинтервалах времени, при этом также необходимо решать сложную краевую задачу.

Ряд методов представление параметров построение моделей идентификации поисковыми методами реферат виде решений известных систем дифференциальных или разностных уравнений может найти применение только в частных случаях, а другие методы градиентные самонастраивающиеся модели, алгоритм Качмажа априори характеризуются значительными ограничениями построение моделей идентификации поисковыми методами реферат нестационарности искомых параметров. Отмеченные недостатки порождаются самой природой упомянутых методов и поэтому вряд ли существует возможность заметного снижения данных недостатков.

Методы, основанные на параметризации нестационарных параметров, как отмечалось выше, являются совершенно не исследованными и в представленном виде могут найти ограниченное практическое применение. Однако в отличие от других методов, последний подход не содержит внутренних ограничений на степень нестационарности идентифицируемых параметров и оказывается принципиально применимым для идентификации на длительных интервалах времени широкого класса динамических объектов в режиме их нормального функционирования.

Перечисленные сложности идентификации реальных функционирующих систем определяют наиболее ориентированный на широкое использование подход к моделированию нелинейных объектов, заключающийся в выборе вида математической модели в виде эволюционного уравнения и последующей идентификации параметров, либо непараметрической идентификации модели.

Модель считается адекватной, если оценка заданного критерия адекватности, вычисленная как зависимость невязки модели от экспериментальных данных находится в допустимых пределах. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версиипроверенной 31 июля ; проверки требуют 17 правок.

Ho and R. Effective construction of linear state-variable models from input-output functions. Astrom and T. Numerical identification of linear dynamic systems from normal operating records.

Им была разработана теория дисперсионной идентификации для идентификации нелинейных систем [18] , а также написана книга под названием "Что такое идентификация? Поисковые методы идентификации. Полнотекстовый поиск: Где искать:.

IFAC Symp. Self-Adaptive System, Control, vol.

Построение моделей идентификации поисковыми методами реферат 4927

Koopmans, H. Rubin, and R. Koopmans, Ed. New York: Wiley, Box and G. Astrom and P. Automatica, vol. Harris, Ed. New York: Wiley,pp. Study, vol. Anderson, J. Moore, and R. Ljung and P. AC, pp. Wahlberg and L. Gevers and L. Андрюшин, В.

Основы математического моделирования: требования к моделям, свойства моделей, составление моделей, примеры. Классификация методов построения моделей систем.

Реферат ограничение доступа к информацииНравственный кодекс педагога рефератОтчет по производственной практике на животноводческом предприятии
Складской документооборот дипломная работаМасс эффект 2 прибытие рецензияК чему снится контрольная работа по истории
Реферат экологически безопасный транспортДарья севастопольская реферат введениеТехнология печатных плат реферат
Доклад про бостонское чаепитиеКурсовая работа человеческий капитал как фактор экономического ростаОтчет о практики в магазине

Построение моделей идентификации поисковыми методами. Оценка точности и достоверности результатов моделирования.

  • Математические модели онтологии предметных областей.
  • Разница характеризует погрешность каждой модели в каждом из N измерений.
  • Большая часть исследовательской активности сфокусировалась на проблемах идентификации многомерных и замкнутых систем.
  • Идея, что качество модели может быть изменено с помощью выбора переменных синтеза, привела к всплеску активности в х годах XX века, который продолжается до сих пор.
  • В большинстве случаев эти модели получают в виде линейных уравнений регрессии.
  • Перспективы развития компьютерного моделирования сложных систем.
  • Перспективы развития компьютерного моделирования сложных систем.

Технология построения моделей в общем случае и для конкретных схем. Математическое моделирование как наука и искусство. Современные методы прогнозирования явлений и процессов. Классификация языков и систем моделирования. Методики вычислительного компьютерного эксперимента. Перспективы развития компьютерного моделирования сложных систем. Математические схемы вероятностных автоматов. Сети массового обслуживания и их применение.

При нелинейной параметризации дело обстоит сложнее. Приходится решать систему нелинейных уравнений. Для этого можно использовать методы последовательного приближения.

Зависимая переменная y удовлетворяет дифференционному уравнению известно из литературы :где K — константа скорости. Модель процесса. Если ввести.

Ваш IP-адрес заблокирован.

Начальные нулевые значения параметров b 1 0b 2 0 могут быть получены методом линеаризации:. Поисковые методы идентификации. В этих методах принятый критерий невязки показатель качества идентификации формируется из выходных характеристик объекта и его идентифицируемой модели и минимизируется с помощью численных методов. Итерационный процесс изменения вектора идентифицируемых параметров определяется используемым алгоритмом методом поиска и текущей ситуацией.

2. Построение математических моделей по экспериментальным данным

Другие похожие документы. Полнотекстовый поиск: Где искать:. Кто в ней, по-вашему, заслуживает наибольшего сочувствия? Самарский 8 декабря г.

Тихонов Н. А. - Основы математического моделирования - Типы математических моделей (Лекция 1)

Программа 1. Втретьем разделе привязка требований стандарта к реальной деятельности производится до уровня пунктов и подпунктов.

Построение математической модели

Виды деятельности. На сегодняшний день безопасности в образовательных учреждениях уделяют серьезное внимание организации работы по охране труда, предупреждению травмати Построение математических моделей по экспериментальным данным. Сохрани ссылку в одной из сетей:. Построение математических моделей по экспериментальным данным 2. Постановка задачи идентификации Задача идентификации формулируется следующим образом.