Название: Моделирование сложных систем по экспериментальным данным Автор: Ивахненко А.Г., Юрчаковский Ю.П. Издательство: М.: Радио и связь Год: 1987 Формат: pdf Страниц: 120 Размер: 16 mb Язык: русский
Описан метод группового учета аргументов, предназначенный для восстановления структуры и параметров искомых зависимостей и долгосрочного прогнозирования на основе экспериментальных данных. Рассмотрены формальные прогнозирующие модели и алгоритмы долгосрочного прогноза. Изложена теория метода в применении к идентификации закономерностей поведения объекта по выборке наблюдений. Для инженеров, занимающихся моделированием с использованием ЭВМ.
Предисловие Методы самоорганизации прогнозирующих моделей сложных систем Имитационное моделирование и самоорганизация Как достигается объективный характер самоорганизующихся моделей? Как достигается непротиворечивость самоорганизующихся моделей Как достигается помехоустойчивость самоорганизации моделей Многокритериальный выбор модели Объективный системный анализ Прямое и обратное преобразования характеристик Объективный системный анализ и количественный долгосрочный прогноз Общая, структура алгоритма долгосрочного количественного прогнозирования Значение и логическое обоснование объективных методов долгосрочного количественного прогноза. Структурное моделирование по выборкам наблюдений Постановка задачи Критерии минимизации ошибки прогноза Канонические формы квадратических критериев Задача разбиения Алгоритмы МГУА структурного моделирования по выборкам наблюдений Уточнение постановки задачи Комбинаторные алгоритмы Гармонические алгоритмы Итерационные алгоритмы Сходимость итерационных алгоритмов Геометрическая интерпретация МГУА Алгоритмы с нелинейными частными описаниями Основные проблемы современного этапа развития МГУА Заключение Слисок литературы
Разделы сайта
Авторизация
Реклама
Моделирование сложных систем по экспериментальным данным 
