Cтраница 1
Адекватность используемых моделей объекту характеризуется дисперсией ошибки прогноза функции цели. [1]
В процессе решения основной задачи обеспечивается адекватность используемых моделей объекта Р реальным объектам. Прежде всего имеется в виду учет специфики теле - и самонаводящихся объектов, опорного режима, кинематических связей в объекте, ограничения сложности его стратегий. [2]
В общем случае связь АнаЭ со степенью адекватности используемых моделей измерительных модулей может быть охарактеризована следующим образом. [3]
Лексикографическое упорядочение критериев является очень жестким и не охватывает всего многообразия реальных ситуаций. Однако в большинстве практически важных случаев оно позволяет повысить степень адекватности используемых моделей, лучше осмыслить некоторые эвристические приемы. [4]
Экономический эффект некоторых из внедренных ОАСУ достигает в годовом исчислении 25 - 30 млн. руб. Сроки окупаемости затрат почти всех внедренных ОАСУ составляют менее двух лет. Основные направления совершенствования и пути повышения эффективности ОАСУ определяются необходимостью повышения адекватности используемых моделей управления реальным условиям, сокращения сроков и стоимости разработок. Современная ОАСУ должна легко адаптироваться к возникающим в управляемой системе изменениям, совершенствовать экономико-организационные отношения управляемых объектов. [5]
Принципиальными трудностями в выработке методов определения значимости являются неопределенность прогнозирования, проблема понимания и конфликт интересов. Неопределенность прогнозов зависит от полноты и точности данных, а также степени адекватности используемых моделей описываемым процессам. Проблема понимания связана с уровнем экологической подготовки лиц, принимающих решения. Серьезным препятствием в определении значимости является конфликт интересов различных социальных групп. Особое значение имеет использование достоверных данных, количественных методов прогноза и вовлечение в процесс ОВОС всех заинтересованных сторон. [6]
Вытекающие из аппроксимации распределений вероятности ошибки результатов оценивания в соответствии с введенной в работе [93] классификацией обусловлены неидеальностью выполняемых при оценивании интервальной вероятности преобразований. Поскольку, помимо этого фактора, достоверность получаемых результатов определяется еще и степенью адекватности используемых моделей, выбор базовой совокупности стандартных вариантов композиции следует производить с учетом этого источника ошибок. Следовательно, эффективность рассмотренного метода на практике должна быть высокой и разработка соответствующих программных средств составляет весьма перспективную задачу. [7]
Это не исключает наличия отраслевых, подотрас-левых и производственных целей и критериев оптимальности, не входящих в противоречия с народнохозяйственными критериями. Взаимосвязь и приоритет целей выявляются при построении дерева целей, отражающего задачи и интересы всех уровней управляемой системы. Реализация целей на каждом уровне осуществляется через соответствующие мероприятия, которые задаются проектными или плановыми документами. При этом актуальными становятся оценки адекватности используемых моделей управления, степени неопределенности в результатах решения оптимальных задач планирования и управления. Пренебрежение этими оценками может привести к значительным отклонениям в результатах решений задач от действительных. [8]
Обзор математических моделей, описывающих процесс коррозионного разрушения металлических конструктивных элементов в случае сплошной коррозии, дан в работе И. Г. Овчинникова и X. В обзоре рассмотрены детерминированные модели, учитывающие влияние некоторых факторов, характеризующих кинетику процесса, на скорость коррозии. Описан вероятностный подход к математическому моделированию коррозионного износа. В работе обсужден вопрос о возможной оценке адекватности используемых моделей по экспериментальным данным. [9]
Однако, к сожалению, численные методы позволяют находить решения только при заданных параметрах, начальных и граничных условиях. Наиболее важным преимуществом аналитических решений является возможность проследить влияние кинетических и равновесных параметров на характер решения, что было сделано в предыдущем разделе, и, в особенности, поставить и решить вопрос об определении этих параметров как функций входных данных. Это открывает широкие перспективы для оптимизации процессов динамики адсорбции, для предсказания развития процесса при изменениии условий его проведения. Комплексное исследование динамики адсорбции при различных режимах и решение обратных задач необходимы также для анализа механизма массопереноса и установления адекватности используемой модели реальному процессу. [10]