Cтраница 1
Экстраполяционные методы, базирующиеся на температурном моделировании времени, были успешно использованы для труб из полипропилена и поливинилхлорида. Однако температурное моделирование имеет и свои отрицательные стороны. В основном это связано с вероятными изменениями структуры материала под влиянием нагрева. Поэтому разработка других экстраполяционных способов остается важной составной частью исследований в области длительной прочности полимеров. В этой связи необходимо отметить метод Гизольфа и Гадовера, который был описан в предыдущем параграфе. [1]
Экстраполяционные методы - это группа методов, основанных на исследовании информационного массива за предыдущий период функционирования объекта прогноза и строящихся на предположении, что в течение прогнозируемого периода сохраняется воздействие отдельных факторов на его развитие или что на основе прошлого опыта можно обосновать изменение их действия. [2]
Экстраполяционные методы не требуют задержки сигнала при проведении дискретизации. Следовательно, они могут использоваться в управляющих системах, которые работают в реальном времени. [3]
Экстраполяционные методы прогнозирования основаны на переносе событий и состояний из прошлого в будущее. Они используются с успехом для ситуаций, медленно изменяющихся во времени, а точнее для ситуаций, находящихся в эволюционном развитии. [4]
Экстраполяционные методы прогноза текущих и конечных показателей разработки называют также характеристиками вытеснения. Характеристики вытеснения могут быть представлены как в интегральной форме, так и в дифференциальной. В основном используется интегральная форма, как более устойчивая к изменениям системы разработки. В настоящее время известно несколько десятков различных видов характеристик вытеснения. [5]
Однако к экстраполяционным методам определения служебных характеристик металла следует подходить с большой осторожностью. [6]
Этот метод следует отнести к экстраполяционным методам оптимизации, так как за идентификацией должна последовать операция определения экстремума на полученной модели. Он весьма эффективен при простой структуре показателя качества, когда аппроксимация (11.5.6) эффективна. Однако существует широкий класс объектов даже не очень сложных, для которых очень трудно определить систему функций, по которым разлагается выход объекта. Именно это обстоятельство заставляет обращаться к другим методам поиска экстремума показателей качества сложных систем. [7]
Имеющиеся в настоящее время подпрограммы, использующие экстраполяционные методы, несколько менее гибки, чем подпрограммы, основанные на других методах. К тому же они по-видимому менее эффективны, особенно при высоких требованиях к точности или если выходные результаты нужны по всему интервалу интегрирования, а не только в его конце. [8]
Для нахождения стандартных термодинамических характеристик растворения электролитов используются различные экстраполяционные методы, основанные на использовании в том или ином виде теории дальнодействую-щих сил Дебая - Хюккеля. [9]
Долгосрочные исследования содержат большую неопределенность исходной информации, экстраполяционные методы прогноза становятся неприемлемыми. В большей степени возникает необходимость в профессионально-логическом анализе, оценивающем изменение технологии, уровни и размещение электрических нагрузок, изменение технико-экономических критериев. На предприятиях следует резервировать коридоры для прохождения воздушных или кабельных ЛЭП, места для сооружения подстанций и подъезды для транспортировки трансформаторов. [10]
Константа седиментации для нулевой концентрации может быть определена многими экстраполяционными методами из измерений при различных низких концентрациях. Если при этом также получена константа диффузии при бесконечном разбавлении экстраполяцией значений для более высоких концентраций, то может быть установлен по [31] молекулярный вес цепных молекул. [11]
Решение первой задачи осуществляется хорошо разработанными в настоящее время экстраполяционными методами прогнозирования. [12]
Приступая к анализу опытов, необходимо отметить, что все экстраполяционные методы, основанные на температурном моделировании времени, носят формальный характер. [13]
Простейшими методами прогнозирования спроса на основе статистической маркетинговой информации являются экстраполяционные методы, основанные на анализе временных рядов. [14]
Интерполяционно-экстраполяционные методы обладают рядом положительных качеств, присущих как интерполяционным, так и экстраполяционным методам. Адаптивная дискретизация непрерывного сигнала x ( t), как будет показано далее, связана с подбором приближающих функций P ( t) для каждого из интервалов дискретизации AT. При интерполяционно-экстраполяционных методах процедура нахождения приближающих функций разбивается на два этапа. На первом этапе методами интерполяции находится приближающая функция P ( t) для начальной части A T; интервала дискретизации Аг-На втором этапе наиденная функция экстраполируется для значений tti-i - - A Ti и проверяется отклонение сигнала от этой функции. [15]