Адаптивная модель

Cтраница 3

Как указано в разд. Адаптивная модель пытается дать себе новую оценку по мере того, как раскрываются и изменяются неопределенности, наблюдающиеся в процессе, тогда как обычный стохастический процесс покорно подчиняется своей судьбе. [31]

Фазовая плоскость.| Фазовая траектория.| САО с применением адаптивных моделей. [32]

В этих случаях математическое описание получают методами математической статистики, отработав экспериментальные данные, характеризующие зависимость между входными и выходными величинами. Особенность адаптивных моделей заключается в том, что-их коэффициенты вычисляются снова после каждого очередного изменения выходной величины с помощью методов регрессионного анализа. [33]

ЦВМ, организации и периодичности расчетов в математической модели может быть усилена либо стохастическая, либо детерминированная часть. Возможно применение только стохастической адаптивной модели, приведенной на с. Примеры расчетов даны в табл. II-15. Погрешность расчета концентраций растворенных веществ в анолите и католите по математической модели не превышает 5 - 7 % от измеренных значений. [34]

Другими словами, в адаптивных моделях должен осуществляться процесс упреждения - изменения коррозионных условий модели как функции поведения оригинала. Очевидно, что адаптивная модель коррозионного процесса должна в полной мере обладать способностью приспосабливаться к коррозионным условиям реального объекта. Подобная модель должна автоматически следить за реальными условиями коррозии металла и при необходимости менять интенсивность ( активность) электролита и свои основные параметры в соответствии с изменениями коррозионных условий. [35]

Далее нужно сделать выбор между моделью с фиксированными коэффициентами и адаптивной моделью. Предпочтение следует отдать адаптивной модели, так как она может быть более точной и учитывать, например, медленное изменение ( дрейф) свойств объекта. Кроме того, если в качестве общего метода выбрана адаптация, при пол учении модели требуется меньшее количество подготовительной работы. Если для промышленной установки используется модель с фиксированными коэффициентами, то это обычно статическая модель, так как динамическая модель с фиксированными коэффициентами потребовала бы слишком значительной подготовки и, кроме того, точность ее была весьма сомнительной. [36]

Блок-схема решения задачи оптимизации размещения скважин представлена на рис. V.2. Блок / предназначен для ввода исходных данных. В блоке 2 осуществляется построение адаптивных моделей, а в блоке 3 - построение необходимых аппроксимирующих функций. В блоке 5 оцениваются начальные запасы зон дренирования для выбранного варианта. [37]

Применение адаптивной модели позволило уменьшить значение критерия качества прогнозирования оу на 5 %, однако разность значений критерия оу по отношению к неадаптивной модели невелика. Наряду с этим вычисления по адаптивной модели требуют в три раза больше машинного времени. [38]

Другим важным стохастическим аспектом является то, что, признавая функциональную зависимость вероятности от стадии, решения или начального состояния, мы не знаем точного вида этой зависимости. Эту трудность можно преодолеть, используя адаптивную модель, в которой вид этой функциональной зависимости выясняется по ходу процесса. [39]

Очевидно, что использование прошлых результатов моделирования для новых условий может привести к значительным ошибкам. Поэтому для описания технологических процессов УКПГ целесообразно использовать адаптивные модели, которые могли бы учитывать изменения состояния объектов и технологического оборудования, и позволяющие с необходимой точностью решать задачи управления технологических объектов в любом интервале времени. Построение математической модели этого класса производится с помощью итеративных методов последовательного приближения, которые предусматривают уточнение модели во времени по мере поступления новой информации об объекте. [40]

В поисковых системах идентификации измеряются входные и выходные сигналы объекта, но, в отличие от беспоисковых систем, ведется активный поиск, сопровождающийся испытаниями адаптивной модели по параметрическим каналам. При этом расширяются границы работоспособности систем идентификации с адаптивной моделью. При неполной структурной адекватности модели и объекта, при воздействии на объект случайных возмущений, при сильном отличии в начальных значениях параметров настраиваемой модели от параметров объекта возможно существование множества экстремумов целевой функции по настраиваемым параметрам. В этих условиях беспоисковые алгоритмы идентификации часто оказываются неработоспособными. [41]

Зависимость критерия эффективности Ф ( без учета стоимости газа.| Зависимость критерия эффективности Ф ( без стоимости газа от zi и Оп с учетом добычи этана я потерь метанола для Вуктыльского месторождения. [42]

Характерной особенностью промыслов является их динамичность - изменение свойств системы во времени, как не зависящее от воли человека ( теплофизические свойства газа), так и зависящее от нее ( темп отбора газа, изменение характера обустройства), а также снижение достоверности информации для отдаленных периодов эксплуатации. В связи с этим в управлении промыслом должны применяться адаптивные модели, коэффициенты которых, а зачастую и форма должны изменяться с течением времени в соответствии с изменениями системы. [43]

В последних трех разделах описан специальный вид стохастической модели, так называемая адаптивная модель. [44]

Существует множество адаптивных моделей. Здесь рассматриваются только две из них, для того чтобы отметить некоторые характерные черты адаптивных моделей. Поскольку в адаптивных моделях мы пытаемся проследить изменения в случайном поведении процесса, важна история процесса. Так как требуется управлять процессом, важен также прогноз его будущего поведения. Чтобы управлять адаптивными моделями, необходим способ превращения знания о прошлом поведении процесса в инструмент прогнозирования будущего поведения процесса. [45]

Страницы: 1 2 3 4