Cтраница 4
Использование весовых векторов, обученных принимать параллельные решения при ветвящейся классификации, улучшает результаты прогнозирования на обоих массивах данных. Те два спектра из массива углеводородов, для которых нуль оказался между единицами при параллельном соединении классификаторов, были правильно классифицированы этой схемой. [46]
Несмотря на то что данные этой таблицы не являются исчерпывающими ( как и результаты любого прогнозирования), они тем не менее помогают выяснить некоторые новые перспективные направления развития технических средств электроники. [47]
Более точный способ расчета заключается в том, что при определении потерь пользуются результатами прогнозирования надежности каждого элемента системы и величины затраты времени на ликвидацию отказов на тех объектах, которые обслуживаются элементами АСУ. В итоге определяется ущерб, который несет склад или другой объект вследствие перерывов в работе АСУ и нарушения системы управления и планирования. Этот ущерб выражается в увеличении непроизводительных простоев ПТМ, транспортных средств, персонала склада и ВЦ. Как установлено многими авторами, поток отказов в системах автоматики и ЭВМ описывается распределением Пуассона, а время восстановления - экспоненциальным законом распределения. Исходя из указанных предпосылок, оценивают продолжительность простоев и восстановления оборудования. [48]
Многие описанные факторы свидетельствуют о непредсказуемости развития аварий, что обусловливает отклонения в результатах прогнозирования тяжести последствий по закону кубического корня и другим аналитическим зависимостям. [49]
Каждый из перечисленных способов имеет свои преимущества и недостатки, отражающиеся на точности и достоверности результатов прогнозирования. Причем, эти преимущества и недостатки не являются постоянными для всех этапов прогнозирования. По мере удаления периода прогнозирования от базисного года они изменяются. При проведении процедуры верификации это обстоятельство учитывается в виде вероятностной оценки результатов прогнозирования тем или иным способом. Верификация позволяет на основе анализа и оценки результатов прогнозирования потребности тремя способами рассчитать наиболее надежный вариантный прогноз потребности, в той или иной степени учитывающий все ранее полученные частные прогнозы. При проведении верификации можно определить границы колебаний потребительского спроса на нефтепродукты: за нижнюю границу может быть принят частный прогноз, обеспечивающий наиболее низкие среднегодовые темпы прироста потребности народного хозяйства в нефтепродуктах, за верхнюю - частный прогноз, обеспечивающий наиболее высокие темпы среднегодовых приростов. За наиболее достоверную потребность народного хозяйства в нефтепродуктах принимается общий прогноз, полученный как сумма взвешенных частных прогнозов. [50]
Поскольку процесс формирования радиоактивных следов длится несколько часов, предварительно производят оценку радиационной обстановки по результатам прогнозирования радиоактивного заражения местности. [51]