3.1 Метод Хемминга

Метод Хемминга обладает достоинствами, связанными с простотой и относительно небольшой погрешностью. Существует в двух модификациях. Базовый алгоритм (А-метод Хемминга) применяется для прогнозирования относительно стабильных или слабо изменяющихся динамических рядов, имеющих фиксированную структуру.

,

где  – прогнозное значение;

 - значение функции;

 - порядковый номер элемента, входящего в состав исследуемого объекта;

 - время запаздывания или исследование обрабатываемых данных (реализация функций объекта);

,,,, - коэффициенты настройки, задаваемые жестко, в виде числа.

Для каждого ряда коэффициенты задаются индивидуально. Число коэффициентов всегда не четное. Сумма всех коэффициентов всегда должна быть равной 1 ().

Наиболее удачными, по мнению Хемминга, являются коэффициенты для 3 и 5 слагаемых (таблица 3.2).

Таблица 3.2


А1 А2 А3 А4 А5
для трех 0,60 0,30 0,10
для пяти 0,65 0,15 0,10 0,04 0,01

Данный алгоритм прошел апробацию и достаточно точно прогнозирует переменные различного рода технологических и транспортных операций в нормальном режиме эксплуатации. Однако при применении в случае нештатного и аварийного режимов производства имеет место значительная погрешность, т.е. больше 15%.

Исследования показали, что для увеличения адаптивных возможностей требуется методика настройки коэффициентов, алгоритм которой и включает В-метод Хемминга.

Идея заключается в следующем: в фиксированный момент времени t1 (в который обнаружилось превышение порога погрешности в 5%) рассматривается автокорреляционная функция (АКФ) ряда . При этом оценивается величина вклада каждой из компонент  в t2, и рассчитываются соответствующие коэффициенты:

Шаг 1: оценивается величина площади под АКФ

;

Шаг 2: коэффициенты рассчитываются по формуле

.

Модифицированный метод проверялся на реальных данных нестационарной динамики, и погрешности не превышали 5-10%, что вполне приемлемо для подобных задач.

Решение:

Результаты моделирования по методу Хэмминга представлены в таблице 3.3.

Таблица 3.3

1 50,0 50,000 0,00
2 53,0 53,000 0,00
3 56,5 54,800 1,70
4 53,5 54,350 0,85
5 51,0 52,300 1,30
6 54,0 53,050 0,95
7 53,5 53,400 0,10
8 60,0 57,450 2,55
9 59,0 58,750 0,25
10 60,0 59,700 0,30
11 61,0 60,500 0,50
12 62,0 61,500 0,50
13 58,0 59,500 1,50
14 57,0 57,800 0,80
15 57,5 57,400 0,10
16 59,5 58,650 0,85
17 60,5 59,900 0,60
18 61,0 60,700 0,30
19 62,0 61,550 0,45
20 62,5 62,200 0,30
21 61,855
22 61,928
23 61,933
24 61,924

Прогнозные значение на основе базового алгоритма Хэмминга (А-метод ):

;

;

;

.

На основе полученных данных построим график прогнозирования по адаптивной модели Хемминга (рисунок 2)


Рисунок 2

Оценим адекватность модели с помощью коэффициента детерминации. Для этого рассчитаем

,

остальные расчеты представлены в таблице 3.4.

Таблица 3.4

50,0 0,000 57,381
53,0 0,000 20,931
56,5 2,890 1,156
53,5 0,722 16,606
51,0 1,690 43,231
54,0 0,903 12,781
53,5 0,010 16,606
60,0 6,503 5,881
59,0 0,063 2,031
60,0 0,090 5,881
61,0 0,250 11,731
62,0 0,250 19,581
58,0 2,250 0,181
57,0 0,640 0,331
57,5 0,010 0,006
59,5 0,723 3,706
60,5 0,360 8,556
61,0 0,090 11,731
62,0 0,203 19,581
62,5 0,090 24,256

17,735 282,138

Коэффициент детерминации находится по формуле:

 

Информация о работе «Методы безусловной многомерной оптимизации»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 28886
Количество таблиц: 51
Количество изображений: 16

Похожие работы

Скачать
42464
5
31

... 4 - график унимодальной, но не выпуклой функции Таким образом, кроме перечисленных свойств, выпуклые функции обладают также и всеми свойствами унимодальных функций. 2. Прямые методы безусловной оптимизации Для решения задачи минимизации функции f (х) на отрезке [а; b] на практике, как правило, применяют приближенные методы. Они позволяют найти решение этой задачи с необходимой точностью ...

Скачать
20180
1
13

... : т.е. . Для определения координат точки Х1 нужно выбрать значение шага . Получим : Из соотношения (,)=0 имеем: (-3-3)(-3)+(1+)=10+10=0 откуда = Задание 4   ПРИМЕНЕНИЕ ГРАДИЕНТНЫХ МЕТОДОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ НА ЭВМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОБЪЕКТОВ   Цель задания: приобрести практические навыки разработки алгоритмов и программ оптимизации математических моделей градиентным методом.   ...

Скачать
41899
0
0

... от года-x и от номера месяца в году-y следующим образом: F(x)=50-x2+10x-y2+10y. Определите, в каком году и в каком месяце прибыль была максимальной. Зав. кафедрой --------------------------------------------------   Экзаменационный билет по предмету МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ Билет № 22 1) Постановка вариационной задачи с ограничениями. Привести пример. 2) Дайте геометрическую ...

Скачать
53822
0
1

... , портфель ценных бумаг является тем инструментом, с помощью которого инвестору обеспечивается требуемая устойчивость дохода при минимальном риске. 3. ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ При формировании инвестиционного портфеля следует руководствоваться следующими соображениями: безопасность вложений (неуязвимость инвестиций от потрясений на рынке инвестиционного капитала), ...

0 комментариев


Наверх