Прогностическая модель

Cтраница 1

Прогностическая модель была оценена лишь на основе того, как близко она соответствовала прошлым ценовым данным. Вследствие этого статистик израсходовал слишком много степеней свободы, ввел слишком много ограничений и сузил пространство переменных, в результате чего модель оказалась плохой. [1]

Эта палеогеодинамическая прогностическая модель, адаптированная к условиям высокой степени освоения начальных потенциальных ресурсов углеводородов РБ, получила дальнейшее практическое применение и обсуждение на научно-практических конференциях АНК Башнефть и БашНИПИнефть, Управления по недрам РБ и научных всероссийских совещаниях, в том числе по блоковой тектонике. [2]

Разработка более адекватных теоретических и прогностических моделей межпланетного магнитного поля с учетом этого обстоятельства представляется сейчас одной из самых актуальных задач как в данной области, так и в солнечно-земной физике в целом. В этом плане экспериментальные и теоретические исследования структурной организации электромагнитных полей в гелиосфере пока отстают от реальных потребностей прогноза космической погоды, и здесь потребуются еще значительные усилия. [3]

Отсюда все прогностические модели климата содержат много неопределенностей, избежать которых при нынешнем уровне знаний невозможно - на это потребуются многие годы дополнительных исследований. Система геосфер и атмосфера могут реагировать на парниковый эффект сложным нелинейным образом. Для успешного решения проблемы соотношения естественных и антропогенных изменений климата должны быть изучены многие геофизические процессы на Земле и в системе Космос-Солнце - Земля. [4]

Исправленный прэгноз, полученный посредством экспертного вмешательства. [5]

Тогда работа прогностической модели должна быть приостановлена хотя бы на два момента времени с начала скачка. Такая процедура значительно уменьшит прогностические ошибки, связанные с резким изменением уровня спроса. [6]

Возможность исследования многовариантных прогностических моделей может позволить на последующих этапах более уверенно выбрать оптимальное сочетание технических и экономических параметров, заложенных в этих моделях, оценить их народно-хозяйствен-дую эффективность и соответствие социально-экономическим задачам развития социалистического общества. [7]

Для выбора правильной прогностической модели первоначально необходимо выбрать некоторые характеристики анализируемого ряда данных. [8]

При помощи созданной прогностической модели по двум известным алгоритмам теории распознания образов ( геометрическому подходу и голосованию) проведена классификация исследуемых соединений. Результаты показывают, что уровень распознания на обучении удовлетворителен и данное правило может быть использовано для последующего прогнозирования фунгицидной активности. [9]

Сохраняя эту величину в прогностической модели мирового энергетического баланса 2000 г., мы считаем нужным особо отметить неуверенность в демографических прогнозах ООН, касающихся численности населения развивающихся стран. [10]

Периодическая корректировка особенно важна для прогностических моделей, ибо степень соответствия модели реальному процессу на момент начала прогноза непосредственно влияет на его точность. [11]

Для такого типа трендов число прогностических моделей наиболее велико. Вместо того чтобы детально обсуждать каждый из предложенных в этом случае методов, описанных в настоящей главе, остановимся лишь на самых удовлетворительных: первый метод может быть реализован вручную, второй - с применением ЭВМ или программируемого калькулятора. [12]

К их числу относится большинство чисто прогностических моделей, когда заданное начальное состояние определяет траекторию процесса. [13]

Очевидно, что в подобных случаях прогностические модели до0ж - ны быть достаточно сложными, в частности, более сложными, чем модели краткосрочного прогнозирования, описанные в первой части / Метод йийейяо регрессии, когда прямая линия подбирается так, что -: бы наилучший образом аппроксимировать наблюдаемые значения, оказался достаточно надежным, а соответствующая статистическая модель достаточно обоснованной. Этот метод, который на самом деле может использоваться не только для линейных, но и для криволинейных регртйсий, одновременно сочетает в себе не только относительную простоту вычислений, связанных с применением метода, но и возможность описания достаточно широкого класса процессов. [14]

В имитационном моделировании в первую очередь используют прогностические модели. [15]

Страницы: 1 2 3 4