Моделирование входных данных

из "Основы имитационного моделирования сложных экономических систем "

Формирование входных данных для имитационных моделей — одна из важнейших задач, так как упрощение, пренебрежение или сведение входных данных к каким-либо аналитическим зависимостям делает модель, как правило, неадекватной моделируемому объекту. К входным данным по терминологии систем обычно относят входные сигналы, управляющие сигналы, параметры системы и выходные сигналы от одних блоков, поступающие на вход каких-либо других блоков данной модели. [c.45]
Как правило, не возникает проблем при задании параметров систем, так как они являются обычно известными технологическими величинами (пропускная способность, мощность, производительность, емкость, количество информации, удельные затраты, скорость и т.п.). Управляющие сигналы формируются исследователем или образуются в результате работы какого-либо заданного правила или алгоритма. Поэтому формирование управляющих сигналов также не представляет принципиальных трудностей. Выходные сигналы из одного блока, поступающие в другой в качестве входных, как правило, уже сформированы для их использования. [c.45]
Главные вопросы возникают при задании для модели входных сигналов или входных данных, поступающих из внешней среды, которая в виде модели не представлена. Формирование входных сигналов из внешней для данной имитационной модели среды можно осуществлять, если известны законы их формирования. [c.45]
В общем случае входные сигналы из внешней среды можно представить в виде динамических рядов, фиксирующих значение какого-то показателя в определенные моменты времени, или какого-либо потока событий, появляющихся в заранее неизвестные моменты времени. Характеристика или значение того или иного события могут быть как одинаковыми, так и разными. [c.45]
На рис. 2.1.1 показаны четыре возможных типа входных сигналов У, — поток случайных событий во времени, где событие представлено лишь фактом его появления в какие-то неизвестные заранее моменты времени Y2 — поток случайных событий во времени, у которого событие характеризуется не только фактом его появления, но и конкретным неодинаковым во времени числовым значением данного события У3 — дискретный ряд, характеризующий значение показателя в определенные регулярные моменты времени ti,t2.t9 У4 — значение показателя, которое может быть получено в любой момент времени (непрерывная функция). [c.46]
Все эти типы сигналов, различные по форме, как регулярные, так и не регулярные во времени можно записать в форме единого динамического ряда с событиями, происходящими в регулярные моменты времени t , t 2. /. fn. Для входных сигналов вида У3 и F4 это очевидно, так как или они сами являются регулярными или их значение может быть измерено в регулярные промежутки времени, а для сигналов У, и У, всегда можно на оси времени подобрать такие регулярные интервалы [ ,, ,+1], при которых А/= ti+l — tt будет меньше допустимой наперед заданной ошибки появления случайного события, если оно произошло не в регулярные моменты времени ,- или /+1. Следовательно, данные потоки событий можно всегда сделать регулярными, подобрав соответствующие интервалы. [c.46]
Модель динамического ряда в виде Yt допускает расчленение каждого значения временного рада на составляющие, что важно при формировании входных данных для имитационных моделей. Раздельное вычисление компонент Ut, Vt, Et, Zt носит название фильтрации компонент. Если требуется вычислить значение тренда совместно с сезонной составляющей, т.е. Ut+Vt, то данная процедура называется сглаживанием, а полученный при этом рад U, + V, тренд-сезонным временным радом. Компонента т), в модели динамического ряда Y, применяется для формирования входных данных заданного вида. [c.47]
Моделирование динамического рада Y, осуществляется в виде последовательности следующих процедур. [c.47]
Моделирование входного сигнала или входных данных в виде динамического ряда Y, опирается на отработанный перечень математических подходов и приемов, которые могут быть упрощены в связи с тем, что имитационная модель не требует той математической строгости, без которой аналитические методы просто не работают. Вместе с тем достоверность фильтрации составляющих ряда Yt должна соответствовать степени точности, необходимой для данной имитационной модели. [c.48]
Рассмотрим существующие способы фильтрации компонент ряда Г,. [c.48]

Вернуться к основной статье