Модель - ряд
Cтраница 3
 |
Блок-схемы наборных автоматических ( А и полуавтоматических ( ПА машин ( / - двухразборочных. / / - одно. [31] |
В этом случае одна модель, имеющая наибольшее число доминирующих признаков всех моделей, выбирается в качестве базовой. На ее основе создаются все модели ряда с таким расчетом, чтобы узлы и механизмы базовой модели оставались неизменными для всех машин ряда. [32]
На практике, однако, такая ситуация редко имеет место. Между тем, включение в модель нестационарных рядов может привести к совершенно неверным результатам. [33]
 |
Графики функций C ( Q, соответствующие среднему годовому ( а и равноденственному ( б распределениям инсоляции, по Дж. Норту ( 1975. [34] |
Норт установил, что современный климат и полное оледенение Земли ( см. рис. 21.4 б ветви / и / / /) устойчивы, а промежуточная ветвь / / - климат ледниковых периодов - неустойчива и, стало быть, она не может быть реализована путем эволюции во времени флюктуации современного климата. Норт предлагает объяснять отсутствием в модели ряда важных обратных связей, как п [ Т ], D [ T ], адвекция солености в морской воде, наличие влаги в атмосфере для образования снегопадов, разности фаз между колебаниями во времени температуры и снегопадов. [35]
Универсальность ВС обеспечивают обычно не одной базовой моделью, а рядом моделей, отличающихся основными характеристиками. Все модели в этом случае информационно и программно совместимы. Информационная совместимость означает однотипное представление данных во всех моделях ряда, а программная - возможность исполнения программы, подготовленной для низшей модели ряда, на более высоких моделях без какой-либо переделки. [36]
Заметим, что переменные X не коррелируют с ошибками Е, так что, применив обратное преобразование Койка, мы решили проблему коррелированности регрессоров со случайными членами. Однако применение обычного метода наименьших квадратов к модели (8.32) оказывается на практике невозможным из-за бесконечно большого количества регрессоров. Разумеется, в силу того, что коэффициенты входящего в модель ряда убывают в геометрической прогрессии, и, стало быть, сам ряд быстро сходится, можно было бы ограничиться сравнительно небольшим числом лагов. Однако и в этом случае мы столкнулись бы по крайней мере с двумя трудно решаемыми проблемами. Во-первых, возникла бы сильная мультиколлинеарность, так как естественно ожидать, что лаговые переменные сильно коррели-рованы. [37]
Универсальность ВС обеспечивают обычно не одной базовой моделью, а рядом моделей, отличающихся основными характеристиками. Все модели в этом случае информационно и программно совместимы. Информационная совместимость означает однотипное представление данных во всех моделях ряда, а программная - возможность исполнения программы, подготовленной для низшей модели ряда, на более высоких моделях без какой-либо переделки. [38]
Для выбранных функций методом наименьших квадратов определяют параметры уравнения [86], а затем - коэффициенты корреляции последнего и производят оценку их значимости по t - критерию Стьюдента. Выбранное уравнение оценивается по F-критерию Фишера. По методике, приведенной выше, вычисляются остатки et, St, и проводится их анализ. Если автокорреляция в остатках несущественна, то модель ряда электропотребления определена правильно. Бели автокорреляция в остатках существенна, то необходимо глубже изучить процесс, явление, описываемые данной статистикой, и разработать новую математическую модель. [39]
Совершенное подобие между явлениями диффузии и теплообмена недостижимо по ряду более или менее второстепенных причин. Так, например, в отличие от теплообмена между потоком и стенкой, диффузия в потоке характеризуется изменением концентрации вдоль потока вследствие поглощения или выделения диффундирующего вещества стенкой. Эта же причина приводит к тому, что вблизи от стенки компонента скорости, нормальная к стенке, при диффузии отлична от нуля, в то время как при теплообмене она равна нулю. АС такими недостатками подобия можно пренебречь, особенно если учесть, что и при прямом моделировании однородных физических явлений не удается соблюсти в образце и модели ряда мелких условий подобия. [40]
Используется и другой способ упрощения задачи: игнорирование ряда ограничений модели на всех или некоторых этапах ее решения. Для обоснования такого подхода обычно приводят два довода. Первый - незначительный выход за уставки в рекомендуемом режиме может быть ликвидирован за счет выбора управляющих воздействий непосредственно на объекте. Второй - режим с некоторыми нарушениями технологических ограничений представляет интерес для анализа. С приведенными соображениями трудно согласиться. Вопрос о возможном диапазоне регулирования на объекте достаточно сложен, и получение количественных оценок здесь затруднено. Что касается второго довода, то ситуация здесь еще сложнее. Исключение из модели ряда ограничений приводит к тому, что удовлетворяющие и не удовлетворяющие им режимы становятся одинаково приемлемыми. Это может привести к выбору нетехнологичных решений при наличии альтернативных, что не оправдано. Вариант с незначительными нарушениями может представлять интерес только в том случае, если технологически допустимые решения отсутствуют. При этом следует ввести характеристику отклонения режима от допустимого и обеспечить в первую очередь поиск решений с минимальным отклонением. [41]
Страницы: 1 2 3