Cтраница 2
Следовательно, с увеличением числа факторов выигрыш от использования дробных реплик быстро возрастает. Возникающая при этом потеря информации несущественна для линейных моделей. Однако, как будет показано ниже, это обстоятельство необходимо учитывать при переходе к регрессивным моделям более высокого порядка. [16]
В автоматическом режиме пользователь осуществляет только ввод исходных данных. В дальнейшем процесс решения задачи отслеживается на терминале. В диалоговом режиме в процессе решения задачи предусмотрена возможность изменения стратегии выбора метода оценки параметров регрессивной модели со стороны пользователя. [17]
Стохастические модели прогнозируют ( рис. 10.5) коррозию химико-технологической системы на основе совокупности статистических данных о процессе в условиях эксплуатации. Чем обширнее информация о характере влияния отдельных факторов и больше число аппаратов и коммуникаций химико-технологической системы учтено при анализе, тем точнее будут полученные результаты. Очевидна и сложность реализации схемы прогностического моделирования стохастических методов по сравнению с детерминированными методами. Трудности моделирования коррозионного прогноза стохастическим методом заключаются не только в получении обширной информации о влиянии внешних и внутренних параметров химико-технологической системы на скорость и итог коррозии, в анализе и обработке данных, но и в том, что практически невозможно проследить логическую причинную связь явлений, объективно существующую при коррозионном изменении состояния металла. Достоверность результатов прогаоза стохастических объектов уменьшается из-за снижения точности прогноза с увеличением времени от предсказания до момента сравнения и корректировки коррозионного прогноза. В меньшей степени этот недостаток присущ регрессивным моделям, полученным с использованием методов планирования эксперимента. [18]