92210

Описание статических систем с исп-ем полиномиальных моделей

Доклад

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Регрессией в статистических исследованиях называют усреднение по результатам этого исследования, т.е. по множеству статистических данных. Модель, которая будет найдена путем обработки этих статистических данных путем усреднения, называется регрессионной моделью и описывается уравнением регрессии.

Русский

2015-07-28

78.5 KB

2 чел.

11,1 Описание статических систем с исп-ем полиномиальных моделей.

Построение полиномиальных моделей с использованием регрессионного анализа

С помощью полинома можно аппроксимировать любую функцию это следует из того, что любую функцию можно разложить в ряд Тейлора.

Регрессией в статистических исследованиях называют усреднение по результатам этого исследования, т.е. по множеству статистических данных. Модель, которая будет найдена путем обработки этих статистических данных путем усреднения, называется регрессионной моделью и описывается уравнением регрессии.

Пусть имеется некоторая  система, имеющая два входа и один выход (рис.2.2).

Рис.2.2

Модели этой системы могут быть описаны следующими уравнениями.

Простейшая математическая модель этой системы:

Y = b0 + b1X1 + b2X2,

где b0, b1, b2  – весовые коэффициенты.  При проверке может оказаться, что данная модель неадекватна реальной системе. Тогда ее усложняют, дополнительно вводя взаимно для входных переменных в виде произведения:

Y=b0+b1X1+b2X2+b12X1X2.

Если и данная модель неадекватна, то вводят новые составляющие, например:

Y=b0+b1X1+b2X2+b12X1X2+b11X12+b22X22.

Можно ещё более усложнить модель, увеличивая порядок полинома, и таким образом добиться адекватности модели.

Для нахождения коэффициентов b применяют экспериментальное исследование системы или её физической модели, и сводят экспериментальные данные в таблицу, (таблица 2.1), в которой X1i, X2i, Yi – величины входных и выходных воздействий в опыте i (i = 1, N).

Таблица 2.1

X1

X2

Y

X11

X21

Y1

X12

X22

Y2

X1N

X2N

YN

 

Входные значения X1, X2 должны задаваться из той области значений, для которой строится модель. Обработав табличные данные, находят коэффициенты b.

Найдем формулы для вычисления коэффициентов b для системы с одним входом и одним выходом (рис.2.3).

Рис.2.3

Будем искать модель этой системы в виде линейного уравнения регрессии: Yx=b0+b1X.

Для наглядности смысла вычислений нанесем опытные Xi Yi i(i=1,N).значения на плоскость X,Y (рис.2.4).

Рис.2.4

Для каждого значения Xi имеет место ошибка εi=Yi-YXi , где Yi – опытное наблюдение, а YXi=b0+b1Xi, т. о. εi = Yi-b0-b1Xi  Ошибка зависит от коэффициентов b0 и b1.

Наилучшим уравнением регрессии с точки зрения метода наименьших квадратов будет такое, которое обеспечивает минимум суммы

Значения b0 и b1 можно найти из условия минимума суммы U:

Соответствующие производные равны

Приравнивая производные к нулю, и, решая систему двух уравнений с двумя неизвестными, получим

,

.

Оказывается, что b2 и b1 являются функциями среднего арифметического  и , среднеквадратического отклонения X и Y  и коэффициента корреляции r. Преобразуя выражение для b0, b1, получим

,

.

Тогда уравнение регрессии преобразуется к простому виду

,

где

11,2. Формирование случайных величин с произвольным законом распределения методом Неймана

Имеем генератор, формирующий равномерно распределённые числа Xk. Требуется сформировать Yk , распределенные по закону wY(Y) (рис.5.8). Алгоритм формирования чисел Yk следующий. На шаге k выводим из генератора пару чисел X1k, X2k . Число X1k , которое находится в интервале (0,1), преобразуем в число Yk , лежащее в интервале (a, b) линейным преобразованием Yk = Xk.(ba) + a.

Рис.5.8

Проверяется выполнение неравенства X2k wYmax < wY(Yk). Очевидно, что оно будет чаще выполняться для значений Yk , которые задают большее значение функции wY (что и требуется выполнить). Если неравенство выполняется, то число Yk принадлежит закону распределения wY , и оно сохраняется. В противном случае числа X1k, и X2k отбрасываются и генерируется новая пара чисел.


a

b

y

wYmax

(Y)

X1

X2

Y

Статическая

система

Y

Система

X

X

YX = b0+b1X

Y

Yi

YXi

εi

Xi


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

69885. СТАНДАРТ КРИПТОГРАФІЧНОГО ПЕРЕТВОРЕННЯ ДАНИХ 312 KB
  Мета роботи - вивчити структуру алгоритму шифрування ГОСТ 28147-89, на практиці здійснити формування підключів, зашифрування і розшифрування блоку даних алгоритмом ГОСТ з укороченою кількістю циклів.
69886. СТАНДАРТ ШИФРОВАНИЯ ДАННЫХ DES 600.5 KB
  DES шифрует открытый текст разбитый на блоки по 64 бита на выходе также блоки по 64 бита с помощью ключа длиной 56 битов из которого на основе перестановок и сдвигов по специальному фиксированному алгоритму производятся раундовые ключи.
69887. Дослідження трифазної системи при з’єднанні споживачів трикутником 272.5 KB
  Вивчити основні властивості і застосування трифазних кіл при зєднанні джерела і споживачів трикутником. Дослідити режими роботи трифазних кіл при рівномірному і нерівномірному навантаженні фаз а також при обриві фази або одного із лінійних проводів.
69888. STUDY OF MOMENTUM OF INERTIA WITH MAXWELL’S PENDULUM 156.3 KB
  Maxwell’s pendulum represents a disk, whose axis is suspended on two turning on it threads (fig. 1). It is possible to study experimentally dynamics laws of translational and rotational motions of rigid body using this pendulum, as well as the main law of physics − the law of mechanical energy conservation.
69891. Алгоритми і форми його представлення. Основні структури алгоритмів 572.12 KB
  Мета: набуття навичок побудови блоксхем при розвязуванні алгоритмічних задач. Блоксхеми. Побудувати блоксхему. Теоретичні відомості Основні форми представлення алгоритмів: словесний опис алгоритму; графічне представлення алгоритму блоксхема; мова псевдокодів...
69892. Дослідження ефективності алгоритму 3.19 MB
  Мета: набуття навичок визначення часової складності алгоритму. Теоретичні питання план Функція складності алгоритму. Види функції складності алгоритмів. Часова функція складності.
69893. Алгоритми сортування даних в оперативній пам’яті 59.5 KB
  Під сортуванням розуміють процес перестановки об’єктів даної множини в певному порядку. Мета сортування – полегшити подальший пошук елементів у відсортованій множині. В цьому значенні сортування присутнє майже у всіх задачах обробки інформації.