Cтраница 1
Выбор вида модели основан на логическом анализе изучаемых показателей, сравнении статистических характеристик ( средняя ошибка аппроксимации, критерий Фишера, коэффициенты множественной корреляции и детерминации), рассчитанных для различных функций по одним и тем же первичным данным. [1]
Для контроля правильности выбора вида модели следует значения С определять при разных значениях и. Если полученные значения будут различаться незначительно, то модель выбрана правильно. [2]
Дальнейшего исследования требуют как вопросы выбора вида модели, так и численных методов, обеспечивающих реальное время получения решения. [3]
Предположим, что мы ошиблись при выборе вида модели. [4]
Оценка функций влияния требует предварительного создания и выбора вида модели условий эксплуатации, которая может быть дифференцированной и совокупной. Zr рассматриваются как независимые, во втором - с учетом взаимовлияния. [5]
Проверка адекватности полученной регрессионной модели и функции отклика позволяет оценить правильность выбора вида модели. [6]
Современная математическая теория эксперимента рассматривает вопросы планирования и проведения эксперимента, выбора вида модели и ее анализа с целью поиска оптимальных условий функционирования изучаемого процесса. [7]
Построение математической модели состоит из следующих основных этапов: выделение объекта моделирования ( в пространстве, во времени и в координатах его поведения), выбор вида модели и способа ее разработки, разработка модели, включая ее идентификацию, проверка качества и точности полученной модели, уточнение, а при необходимости и упрощение модели. Не все и не всегда эти этапы присутствуют на практике, однако для большинства задач такие этапы возможны. [8]
Таким образом, для успешного применения изложенного метода подхода к разработке программы промысловых исследований в области бурения при проводке скважин необходимо: во-первых, до начала промысловых экспериментов оценить средние квадратические отклонения коэффициентов базовых зависимостей математической модели, с тем чтобы по формулам (5.7) - (5.9) установить объем исследований; во-вторых, иметь априорную информацию для выбора вида модели и предварительной оценки ее эмпирических коэффициентов, с тем чтобы оценить ожидаемый экономический эффект от совершенствования параметров режима бурения; в-третьих, разделить разрез на однородные пачки горных пород, в пределах которых вариация эмпирических коэффициентов математической модели работы долота не оказывает существенного влияния на вариацию проектируемых показателей. [9]
В работе [7], базирующейся на результатах [6], дается последовательное изложение процедур, необходимых для формирования модели. Рассматриваются постановка задачи, выбор вида модели, информационное обеспечение, определение числовых характеристик, вопросы экспериментальных расчетов на ЭВМ и их практического использования. [10]
Так как функционирование технологических объектов происходит при воздействии случайных переменных ( параметров системы, внешних возмущений и др.), то модели представляют систему описаний, полученных на основе обработки статистических данных или вероятностного преобразования переменных с использованием методов статистики и теории вероятностей. При использовании методов моделирования следует выделить этапы построения модели технологического объекта управления и ее использования для исследования свойств и поведения объекта. Применительно к разработке математических моделей объектов управления, которые должны содержать математическое описание связей между варьируемыми переменными и ограничения, накладываемые на их изменения, построение математической модели включает: выделение объекта ( в пространстве, времени и координатах), выбор вида модели и способа ее разработки, разработку модели, включая ее моделирование. Конечной задачей при этом является разработка алгоритмов управления ТП на основе известных моделей описания управляемого объекта, системы управления и цели управления. [11]
Рассматриваются математические модели пласта и их конечно-разностное представление. Описаны численные методы решения разностных уравнений краевых задач. Большое внимание уделено подготовке данных о процессе разработки месторождения, моделированию скважин, выбору вида модели, использованию вычислительных средств, а также постановке таких специальных задач, как подгонка параметров пласта и оптимизация процесса разработки. [12]