Алгоритм підвищення точності прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій на основі регресійних моделей
Для прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій широко застосовують методи регресій-ного аналізу. Регресійна модель такого процесу, як правило, носить нелінійний характер і представляється у вигляді степеневого поліному. При оцінці параметрів моделі методом найменших квадратів не завжди з...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University
2019-01-01
|
| Series: | Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/19206/nitps_2019_1_18.pdf |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Для прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій широко застосовують методи регресій-ного аналізу. Регресійна модель такого процесу, як правило, носить нелінійний характер і представляється у вигляді степеневого поліному. При оцінці параметрів моделі методом найменших квадратів не завжди забезпечується постійність дисперсії залишків для кожного спостереження або групи спостережень. Це призводить до того, що параметри регресійної моделі не будуть мати мінімальну дисперсію, що погіршує точність прогнозу. У статті запропоновано алгоритм прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій із врахуванням похибок регресійної моделі і уточнення оцінок її параметрів на основі зваженого методу найменших квадратів. Результати експериментальних досліджень підтверджують ефективність застосування зваженого методу найменших квадратів для підвищення точності прогнозування процесу виникнення надзвичайних ситуацій при застосування регресійних моделей. |
|---|---|
| ISSN: | 2223-456X 2518-1505 |