Cтраница 3
В таблице представлены четыре варианта исследуемых алгоритмов, а также расчеты точности прогнозирования по детерминированной модели. [31]
Для анализа работы компоновок с целью уменьшения корректировок ствола и повышения точности прогнозирования трассы необходима фиксация размеров составляющих элементов КНБК, их тип, условия бурения, в том числе: параметры ствола; диаметры долота, турбобура, УБТ, вала, центраторов и т.п.; расстояния от долота до центрирующих устройств, длины элементов; веса погонного метра турбобура, УБТ, вала; жесткость турбобура, УБТ, вала, удельный вес раствора, осевая нагрузка, коэффициент фрезерующей способности долота. По окончании бурения составляется отчет по специально разработанной форме. [32]
При внедрении АСУ среднего и верхнего уровней основной эффект получается от повышения точности прогнозирования и планирования отраслевого развития, сбалансированности ресурсов и производства, оптимизации специализации, размещения и материально-технического снабжения, распределения выделяемых ресурсов, в том числе капитальных вложений. [33]
В явной форме требования к виду результатов ( качественные или количественные) и точности прогнозирования при этом типе менеджмента не предъявляются. Это связано с тем, что по умолчанию предполагается, что последствия управляющего воздействия будут аналогичны ранее наблюдавшимся при управлении другими объектами. Таким образом, традиционный менеджмент использует прогнозирование по аналогии. [34]
Из таблицы 3 видно, что, несмотря на эмпирический характер установленных зависимостей, точность прогнозирования компонентно-фракционного, состава продуктов пиролиза находится в пределах допустимой точности лабораторного контроля промышленного процесса. ЭЗген-сона можно предсказать результат пиролиза любой МСС. [35]
Одновременно актуальным является совершенствование методов регистрации фактической температуры металла паропроводов и коллекторов для повышения точности прогнозирования их ресурса. [36]
Задача об установлении числа пит входных и возмущающих переменных определена, когда заданы какие-либо показатели точности прогнозирования выходной переменной объекта газопромысловой технологии yh ( k - l s), характеризующие адекватность математической модели объекту эксплуатации. Количественная мера степени адекватности должна принимать значения от нуля до единицы. [37]
Научное прогнозирование детерминированных процессов характеризуется тем, что период упреждения может быть значительным, и при этом точность прогнозирования во времени не снижается. [38]
Анализ динамики сложных процессов показывает, что всякое упрощение модели и перевод ее из многофакторной в однофактор-ную уменьшает точность прогнозирования. Выходные параметры процессов следует рассматривать как результат комплексного воздействия целого ряда внешних и внутренних возмущающих факторов. В то же время невозможно учесть все факторы конкретной моделью. Поэтому по мере усложнения процесса растет вероятностный смысл прогноза и прогнозирование сводится как бы к решению двух задач, из которых первая ставит своей целью определение тенденций и закономерностей развития процесса, а вторая - оценку возможных отклонений с учетом воздействия случайных факторов. [39]
Вместе с тем, последующие исследования показали, что применение одномерной слоисто-неоднородной модели пласта с автоматизированной адаптацией может обеспечить точность прогнозирования по отдельным скважинам не меньшую, чем при использовании двумерной математической модели с ручной адаптацией. [40]
Построение модели ведется при неявном допущении, что все внешние лимитационные условия остаются неизменными ( стационарность среды), однако точность прогнозирования сильно зависит от случайных возмущений и, следовательно, к этому допущению нужно относиться достаточно осторожно. [41]
Нейронная сеть может одновременно решать несколько задач прогнозирования; для каждого из выходных сигналов могут быть установлены свои требования к точности прогнозирования. [42]
Это объясняется тем, что различные типы менеджмента предъявляют различные требования к виду результатов ( качественные или количественные) и точности прогнозирования. [43]
Поскольку в настоящее время нет полностью выработанных залежей в рассматриваемых карбонатных отложениях, конечная нефтеотдача определена на основе данных об исследовании точности прогнозирования технологических показателей разработки и нефтеотдачи с помощью эмпирических зависимостей между накопленными отборами нефти и воды, где установлено, что при обводненности изучаемого объекта, равной 70 - 80 % и выше, достигается довольно высокая точность прогноза величины извлекаемых запасов. Поэтому извлекаемые запасы нефти и коэффициенты конечной нефтеотдачи по включенным в исследование залежам были определены экстраполяцией характеристик вытеснения. [44]
Точность задания приращений А, А2г /, которые входят в предложение (4.8), оказывает влияние на нечеткое отношение R, что в конечном итоге определяет точность прогнозирования показателя текучести расплава полиэтилена. В условиях реального производства при наличии большого числа возмущающих факторов требуется адаптировать указанные приращения. [45]