Линейные стохастические модели

Линейные стохастические модели . ....................146  [c.102]

Линейные стохастические модели  [c.146]

Линейные стохастические модели 153  [c.153]


Линейные стохастические модели 155  [c.155]

Линейные стохастические модели 159  [c.159]

Линейные стохастические модели 161  [c.161]

Линейные стохастические модели 163  [c.163]

Линейные стохастические модели 165  [c.165]

Линейные стохастические модели 167  [c.167]

Линейные стохастические модели 169  [c.169]

Линейные стохастические модели 171  [c.171]

Линейные стохастические модели 175  [c.175]

Линейные стохастические модели 179  [c.179]

Линейные стохастические модели 181  [c.181]

Линейные стохастические модели 183  [c.183]

Линейные стохастические модели 185  [c.185]

Линейные стохастические модели 187  [c.187]

Покажите, что для линейной стохастической модели, каж нение которой точно идентифицируемо, трехшаговая процедура к тем же оценкам коэффициентов, что и косвенный метод наименьших к Если только одно уравнение модели точно идентифицируемо, то как от оценки его коэффициентов, полученные трехшаговым методом на квадратов, от оценок косвенного метода наименьших квадратов  [c.427]

Разнообразны типы математических моделей, используемых на различных уровнях при оптимизации -планирования развития ЕГС линейные, нелинейные, целочисленные, стохастические модели.  [c.61]


Одно из основных преимуществ постановки (3.25), являющейся стохастическим аналогом линейных детерминированных моделей с переменными параметрами, заключается в том, что она позволяет учитывать структурные и технологические особенности нефтеперерабатывающих производств (многовариантность, маневренность и взаимозаменяемость способов производства) и обеспечивает требуемый уровень детализации технике-экономических показателей по отдельным установкам, производствам и предприятию в целом.  [c.62]

Среди стохастических моделей наибольшее распространение получили линейные  [c.37]

Пятая часть полностью посвящена приложению матричного дифференциального исчисления к линейной регрессионной модели. Она содержит исчерпывающее изложение проблемы оценивания, связанной с неслучайной частью модели при различных предположениях о рангах и других ограничениях. Кроме того, она содержит ряд параграфов, связанных со стохастической частью модели, например оценивание дисперсии ошибок и прогноз ошибок. Включен также небольшой параграф, посвященный анализу чувствительности. Вводная глава содержит необходимые предварительные сведения из теории вероятностей и математической статистики.  [c.16]

В 1—2 рассматриваются стохастические задачи с вероятностными ограничениями, порожденные моделями линейного программирования. В 1 оператор вероятности применяется к каждой строке ограничений в отдельности, а в 2 — одновременно к совокупности всех ограничений. В обоих параграфах рассматриваются такие распределения случайных параметров условий, при которых эквивалентные детерминированные задачи оказываются задачами выпуклого программирования. Параграф 3 посвящен построению эквивалентных детерминированных моделей для общей одноэтапной стохастической задачи с вероятностными ограничениями, порожденной, вообще говоря, нелинейной моделью математического программирования. В 4 рассматриваются две простые, но представляющие интерес для приложений частные модели стохастических задач, в которых решения определяются в детерминированных векторах. Параграфы 5—6 посвящены стохастическим моделям оценки невязок с детерминированными оптимальными планами. В 5 рассматривается классификация таких моделей. В 6 исследуются условия, при которых соответствующие детерминированные эквивалентные задачи являются задачами выпуклого программирования. Ясно, что только в таких случаях можно говорить о конструктивных методах решения задачи.  [c.62]


Сведение задачи стохастического программирования к эквивалентной детерминированной задаче является эффективным средством анализа стохастических моделей лишь в тех случаях, когда детерминированные эквиваленты оказываются задачами линейного или выпуклого программирования.  [c.70]

Рассмотрим достаточно общий подход к одноэтапным моделям линейного стохастического программирования с априорными решающим правилами. Этот же подход может быть использован для классификации задач с априорными решающими распределениями. Различные по-  [c.78]

Здесь обсуждаются стохастические модели с вероятностными ограничениями. Предполагается, что решающие правила представляют собой линейные функции случайных параметров условий задачи. Принятое допущение о нормальном распределении случайных составляющих вектора ограничений позволяет свести вычисление детерминированных параметров решающих правил к схемам выпуклого программирования.  [c.84]

Несколько более громоздкие рассуждения позволяют использовать итеративные процедуры для построения решающего правила стохастической задачи, к которой сводится анализ различных содержательных моделей планирования. Речь идет об. М-модели линейного стохастического программирования с ограничениями на математические ожидания линейных форм и на дисперсии искомых переменных  [c.131]

Будем называть модель (3.1) — (3.3) простейшей постановкой двухэтапной задачи линейного стохастического программирования.  [c.173]

Многоэтапная линейная стохастическая Л1-модель с условными вероятностными ограничениями — частная задача класса (2.1) — (2.3) гл. 9 — может быть записана в виде  [c.234]

Ряд известных моделей линейного стохастического программирования может быть отнесен к классу Лм, в котором  [c.265]

Задача (4.6) представляет собой достаточно естественную модель. линейного стохастического программирования.  [c.268]

Многоэтапные линейные М-модели 234 Многоэтапные линейные стохастические  [c.395]

Следует отметить, что при решении задач оптимального планирования с помощью ЭВМ используются линейное программирование, в основе которого положен так называемый симплекс-метод динамическое программирование, основополагающими моделями которого являются детерминированная модель принятия решений (модель обладает тем свойством, что выбор любого конкретного управленческого решения приводит к определенному результату и значению целевой функции), стохастическая модель (в ней результат не определен, но может быть предсказан с помощью некоторого распределения вероятностей) и т. д.  [c.13]

Среди стохастических моделей наибольшее распространение получили линейные модели, реализуемые в рамках а) простого динамического анализа б) многофакторного регрессионного анализа в) анализа с помощью авторегрессионных зависимостей.  [c.132]

Изучая какую-нибудь конкретную ситуацию, строя ее математическую модель, мы в значительной мере обезличиваем действительность. Например, когда во второй главе рассматривалась задача о выборе производственной программы, то при этом не учитывались ни возможные поломки каких-нибудь станков, ни взаимоотношения между работающими, ни многое другое. Некоторые случайности, как было показано в третьей главе, можно учесть, если вместо линейно-программной модели построить модель стохастического программирования. А что делать с целым рядом других аспектов производственной деятельности, каким образом, например, ввести в модель отношения между людьми, цели, у них имеющиеся, и другие не поддающиеся измерению факторы, довольно сильно влияющие на экономические показатели  [c.143]

В частности, стохастический характер данных о производительности, качестве сырья и сроках приводит к тому, что и планы не могут быть полностью детерминированными. Поэтому планирование, опирающееся на линейно-программные модели, может быть приближено к реальности только при условии, что предусмотрен специальный механизм корректирования плана, который учитывает нарушения и отклонения, возникающие по таким причинам.  [c.173]

Чем удачнее подобрана модель, тем точнее она отражает характерные черты анализируемого процесса, тем достовернее полученные результаты. К построению моделей подходят по-разному используют методы математического программирования (линейное, динамичное, выпуклое, стохастическое), сетевого и матричного планирования, математической статистики (дисперсионный и регрессионный анализы, группировка совокупностей по статистическим критериям) и т.д.  [c.33]

Алгоритм адаптивной фильтрации. Класс моделей динамические модели, описываемые стохастическими разностными линейными по параметрам уравнениями с аддитивным шумом. Алгоритм может быть использован для идентификации любых ВР.  [c.178]

Будем говорить, что линейная стохастическая модель относится к классу с/7, если существует целое число k и измеримое отображе-  [c.263]

Одной из особенностей нефтеперерабатывающего производства является его многотоннажность. В связи с этим особую важность приобретают точностные характеристики используемых для расчетов моделей. Возможности применения линейного программирования в этом отношении ограничены, вследствие чего в последнее время получили также развитие стохастические модели. Одна из первых формализации задачи текущего планирования производственной программы НПП в классе задач стохастического программирования осуществлена в работе [65].  [c.109]

Оптимизационная модель ЯУ использует выпуклую кусочно-линейную це-певую функцию вида (11.18). В связи с этим задача оптимизации КУ относит- я к классу задач многошагового линейного стохастического программирования. Метод решения задачи основывается на декомпозиции Бендерса [32].  [c.729]

Алгоритм Бокса-Дженкинса Класс моделей динамические модели, описываемые стохастическими разностными линейными по параметрам уравнениями с аддитивным шумом. Алгоритм может использоваться для моделирования любого ВР (возможно, после приведения его к стационарному виду с помощью различных преобразований - логарифмирования, взятия разностей и т.п.)  [c.178]

Смотреть страницы где упоминается термин Линейные стохастические модели

: [c.404]    [c.395]