Надежность - модель
Cтраница 3
Поскольку все модели, используемые для редукции измерения, непременно содержат неточности, обусловленные приближенным описанием реальных процессов, теория ИВС как составные части содержит теорию надежности модели измерения и теорию надежности интерпретации измерения. Надежность модели измерения характеризует ее адекватность реальному положению вещей, надежность интерпретации измерения позволяет оценить состоятельность интерпретации измерения, т.е. найденных значений параметров исследуемого объекта и оценки погрешности, и тем самым охарактеризовать риск ошибочного использования обеих моделей для определения с гарантированной точностью параметров исследуемого объекта. [31]
Оценить качество моделей этого типа непросто, поскольку даже если погрешность вычисляется на материале новых наблюдений, данные по обанкротившимся компаниям ( так же, как и по их выжившим партнерам) приходятся большей частью на периоды интенсивных банкротств, и количество наблюдений, соответствующих выжившим компаниям, как правило, очень мало и дает лишь поверхностное представление о пересечении множеств банкротов и небанкротов. Поэтому надежность моделей MDA в реальном времени остается под вопросом. В принципе, нейронные модели справляются с некоторыми из этих трудностей, потому что для обучения могут быть взяты данные, охватывающие периоды с различной ситуацией в экономике и степенью интенсивности банкротств, и обанкротившиеся и выжившие компании могут быть представлены в обучающем множестве в пропорции, соответствующей реальной вероятности того и другого. [32]
Выводы разделов 15.1.1 - 15.1.5 дают представление о модели, поведение которой находится в соответствии с имеющимися сведениями о фактической системе. Уверенность в надежности модели основывается прежде всего на нашем знании отдельных частей системы. Однако этого было бы недостаточно, если бы модель демонстрировала поведение, несовместимое с фактической системой. [33]
Необходимость уточнения модели может быть вызвана по меньшей мере двумя причинами. Прежде всего измерение надежности модели может дать неприемлемо низкое значение. В этом случае мы вынуждены отвергнуть модель и для редукции изыскивать более точную версию. Но и при достаточно высокой надежности может не устраивать слишком большая погрешность редукции, связанная с тем, что, например, в модели [ Л0, /, F, 2 ] оператор А0 является слишком грубым приближением А. [34]
Для обмоток асинхронных двигателей разработаны две математические модели надежности. Обе они основаны на известной в теории надежности модели прочности. Однако в качестве параметра, характеризующего электрическую прочность изоляции, в первой модели принято пробивное напряжение, а во второй - дефектность. Под дефектностью понимается число дефектов на единице длины или площади изоляции, а дефектом считается сквозное повреждение изоляции, пробивное напряжение которого не выше напряжения перекрытия по поверхности изоляции промежутка, имеющего длину, равную толщине изоляции. Обмотку асинхронного двигателя можно представить как изделие, состоящее из ряда элементов. Такими элементами являются межвитковая, корпусная и межфазная изоляции. [35]
Эти данные исчерпывают решение задачи интерпретации измерения, если модель измерения известна точно. В противном случае должны быть получены еще значения надежности модели и надежности интерпретации, см. § 8, 9 гл. [36]
При использовании корпоративных моделей полезно делать не только перспективные, но и ретроспективные ( обращенные в прошлое) прогнозы. Сравнение данных ретроспективного прогноза и фактических данных за прошлый период позволяет сделать вывод о надежности моделей. [37]
 |
Схема проектирования, контроля и корректирования процесса разведки. [38] |
В этой же связи должен рассматриваться вопрос определения последовательности бурения или, иными словами, соотношения числа независимых и зависимых скважин. Вполне понятно, что это соотношение может быть установлено весьма приближенно, а степень приближения зависит от надежности модели месторождения, положенной в основу проекта разведки. [39]
В качестве внешнего запоминающего устройства в составе моделей ЕС ЭВМ используется накопитель на магнитной ленте ЕС-5017. По сравнению с этим устройством накопитель отличают высокая степень интеграции электронных схем и автоматический привод ленты, которые обусловливают в ысокую надежность модели. [40]
Приводимые ниже геолого-статистические модели построены для выделенных выше первой и второй группы объектов. Расчеты по этим моделям будут надежны, воли геолого-физическив и технологические параметры анализируемого объекта находятся в пределах изменения подобных параметров для соответствующей группы табл. 4.1, 4.2 4.3. При расчетах по приводимым моделям размерность геолого-физичеоких и технологических параметров берется такой же, как в табл - 3.1v Надежность геолого-статистическшс моделей характеризуется величиной коэффициента детерминации. [41]
Обычно для признания модели объективной ее проверяют путем сравнения фактических и прогнозных показателей, прежде чем использовать в дальнейших исследованиях. Эффективным может оказаться прием, когда прогнозная модель формируется исходя из усеченных исторических данных, т.е. фактические значения последнего периода исключаются из прогнозных расчетов и используются как фактические показатели для оценки прогноза. Надежность модели зависит от протяженности временного ряда, как правило, не менее 4 - 5 лет, причем без нетипичных данных. [42]
Поэтому его применение значительно расширяет и углубляет возможности изучения прибыли. Вместе с тем следует отметить, что точность получаемых расчетных значений показателя прибыли в регрессионных моделях зависит от числа включенных в них переменных. Увеличение числа переменных снижает статистическую надежность модели. [43]
Затраты времени на решение задачи уменьшаются почти в 10 раз по сравнению с затратами по блочной модели распределения. Последовательное выявление несовместимости плановых заданий с возможностями производства в ходе распределения производственной программы и участия человека в устранении этих несовместимостей путем корректировки исходной информации повышает гибкость и надежность моделей и алгоритмов оптимального планирования. [44]
Владимира Ильича на месяцы, выполняемые по эвристической программе и блочному линейному программированию, показала, что результаты, полученные обоими методами, весьма близки ( относительное отклонение 0 08 %), однако в первом случае время счета на ЭВМ примерно на порядок меньше. При этом последовательное выявление несовместности плановых заданий с возможностями производства в ходе распределения производственной программы и участие человека в устранении этих несовместностей путем корректировки исходной информации повышают гибкость и надежность моделей и алгоритмов оптимального планирования. [45]
Страницы: 1 2 3 4