Cтраница 2
Задача оптимизации систем теплоснабжения представляет большую методическую сложность в связи с тем, что эти системы непрерывно развиваются во времени и характеризуются многофакторной зависимостью экономических показателей как от схемы, типа оборудования и режима работы системы централизованного теплоснабжения, так и от структуры оборудования и режима работы энергетической системы в целом. [16]
В связи с этим затрачивается много времени на экспериментальные исследования, так как для каждого фактора проводится своя серия наблюдений, не используемая при изучении других факторов в поиске общей многофакторной зависимости. [17]
В случае анализа однофакторной зависимости исчисление коэффициента множественной корреляции не проводится. При многофакторной зависимости вычисление гух предусмотрено для предварительного исследования тесноты связи между изучаемыми величинами. [18]
Еще раз отметим, что основным отличием продукта PolyAnalyst от систем статистической обработки данных является то, что здесь не нужно делать каких-либо априорных предположений о структуре данных, это сделает сама программа. Помимо прочего, ядро PolyAnalyst позволяет обнаруживать многофакторные зависимости, которым оно придает вид функциональных выражений. Предусмотрена также возможность построения структурных и классификационных правил. Стоит указать, что в особо сложных случаях есть возможность запрограммировать отношения на языке символьных правил. [19]
Выше было показано, что корреляционный метод позволяет построить модели многофакторных корреляционных зависимостей между интенсивностью травматизма и определяющими факторами. Например, для интенсивности травматизма в очистных забоях угольных шахт Воркутинского месторождения, оборудованных комплексами, получена многофакторная зависимость интенсивности травматизма от списочной численности трудящихся на участке, мощности пласта, длины лавы, скорости подвигания забоя, угла падения пласта. Аналогичные зависимости получены или могут быть получены и для других объектов: очистных забоев с другой механизацией или технологией, для подготовительных забоев в различных условиях, для разных видов транспорта и т.п. Конкретные объекты ( участки и места, где наблюдается травматизм) определяются методом статистического анализа происшедших несчастных случаев. [20]
Разработка методов оптимизации систем теплофикации и централизованного теплоснабжения является актуальной народнохозяйственной задачей, что объясняется высокими темпами развития этой отрасли энергетической техники в нашей стране. Эта задача представляет большую методическую сложность в связи с тем, что теплофикационные системы и системы централизованного теплоснабжения, являющиеся по существу подсистемами больших систем энергетики, непрерывно развиваются во времени и характеризуются многофакторной зависимостью экономических показателей как от схемы, типа оборудования и режима работы системы централизованного теплоснабжения, так и от структуры оборудования и режима работы энергетической системы в целом. [21]
Принципиальное отличие многофакторной математической модели от однофакторной состоит в невозможности ее графического изображения. При однофакторной зависимости можно нанести на один и тот же график ( см. рис. 6 - 14, а) как экспериментальные точки, так и кривую предлагаемой модели и наглядно увидеть, где и в какую сторону они отклоняются друг от друга. При многофакторной зависимости это возможно лишь тогда, когда ее удается разложить на ряд однофакторных. Такой график может показать, что при одних значениях у принятая модель хороша, а при других - неудовлетворительна. Но вопрос о том, как же нужна ее изменить, астается без ответа. [22]
Принципиальное отличие многофакторной математической модели от однофакторной состоит в невозможности ее графического изображения. При однофакторной зависимости можно нанести на один и тот же график ( см. рис. 6 - 14, а) как экспериментальные точки, так и кривую предлагаемой модели и наглядно увидеть, где и в какую сторону они отклоняются друг от друга. При многофакторной зависимости это возможно лишь тогда, когда ее удается разложить на ряд однофакторных. Такой график может показать, что при одних значениях у принятая модель хороша, а при других - неудовлетворительна. Но вопрос о том, как же нужна ее изменить, остается без ответа. [23]