Брандон
Cтраница 2
Приближение данной функции может быть осуществлено [53] методами абсолютных и центрированных переменных, а также методом Брандона. [16]
Для поиска математических моделей подобного вида весьма удобным, хотя не очень строгим, является метод Брандона, суть применения которого состоит в следующем. [17]
Для построения регрессионных моделей и для прогнозирования исследуемых показателей в пакете используются следующие методы: регрессии; Брандона; группового учета аргументов; прогноза с помощью автокорреляционной функции; полиномов Чебышева; гармонических весов; адаптационного прогнозирования. [18]
Для поиска математических моделей подобного вида весьма удобным ( хотя и не очень строгим) является метод Брандона, суть применения которого состоит в следующем. [19]
В работе / 29 7 для определения зависимости концентрации сероводорода в регенерированном аоноэтзколаииновом растворе от параметров процесса десорбции применен метод Брандона - одна из разновидностей регрессионного анализа. [20]
Следуя Френкелю [2], метод определения функциональной зависимости по уравнению ( 4) называется методом Брандона, а определение по соотношению [ 3 - модифицированным методом Брандона. Исследование было выполнено на специальном гидравлическом стенде. [21]
 |
Матрица планирования. [22] |
Значительные преимущества дает совмещение одного из методов поиска оптимального режима с каким-нибудь методом статистической обработки результатов. Наиболее подходящим является метод Брандона, который уже был рассмотрен ранее. Кроме того, этим методом получают несколько оптимизирующих функций без ввода корреляционной зависимости. [23]
В результате сравнения расчета по методу Брандона и МКА показана возможность применения метода Брандона для получения статической модели объектов регулирования средней сложности. Использование в этом случае метода Брандона позволяет при относительно небольшом числе входных переменных производить расчет без применения ЭВМ. При необходимости получения оценок надежности полученных коэффициентов регрессии применение метода Брандона становится нерациональным. В этом случае при проведении пассивного эксперимента обязательно применение метода корреляционного анализа. [24]
По зано, что применение метода Брандона при обработке. [25]
Отклонение этой величины от единицы может служить оценкой качества выбранной аппроксимации. Следует отметить, что при применении метода Брандона существенное значение имеет порядок рассмотрения переменных. Иными словами, начинать обработку следует с переменных, оказывающих наиболее сильное влияние. [26]
В результате сравнения расчета по методу Брандона и МКА показана возможность применения метода Брандона для получения статической модели объектов регулирования средней сложности. Использование в этом случае метода Брандона позволяет при относительно небольшом числе входных переменных производить расчет без применения ЭВМ. При необходимости получения оценок надежности полученных коэффициентов регрессии применение метода Брандона становится нерациональным. В этом случае при проведении пассивного эксперимента обязательно применение метода корреляционного анализа. [27]
Достаточно высокий уровень значимости ( 5 %) полученных коэффициентов регрессии характеризует реальность определенных зависимостей. Видна хорошая сходимость реализаций, рассчитанных по методу Брандона и МКА, и опытной реализации, по которой производился расчет. На рис. III-9 представлено сравнение рассчитанных реализаций и новой реализации, полученной в результате проведенного повторного эксперимента. В этом случае мы видим также достаточно хорошее совпадение результатов расчета и эксперимента. [28]
Страницы: 1 2