Параметрическая идентификация объекта методом наименьших квадратов
Определение модели системы в виде уравнения регрессии аналитически и в Excel. Расчет коэффициента детерминации. Возможность использования модели для прогноза, проверка ее адекватности по критерию Фишера. Построение линии регрессии методом Асковица.
Подобные документы
Обзор современного состояния, задачи и проблемы имитационного моделирования. Построение концептуальной структуры модели объекта. Формализация модели в виде Q-схемы, описание ее работы. Построение имитационной модели объекта, согласно техническому заданию.
курсовая работа, добавлен 28.09.2017Разработка проекта программы для решения системы уравнений методом Гаусса. Определение коэффициентов линейной и параболической зависимости с помощью формул метода наименьших квадратов. Составление алгоритма и блок-схемы для написания данной программы.
курсовая работа, добавлен 25.06.2012Приведение системы к итерационному виду с помощью элементарных преобразований. Решение системы методом простой итерации и методом Зейделя. Сравнительный анализ метода Зейделя и метода простых итераций. Проверка решения задания в программе MS Excel.
лабораторная работа, добавлен 14.04.2024Примеры возможностей Excel по выполнению экономических расчетов. Составление простейших отчетных ведомостей. Планирование рекламной кампании и штатного расписания. Функции рабочего листа для уравнения линейной регрессии, экспоненциальная модель.
методичка, добавлен 12.12.2013Предприятия легкой промышленности региона. Зависимость объема выпуска продукции от объема капиталовложений. Параметры уравнения линейной регрессии. Оценка дисперсии остатков и построение графиков. Социально-экономические показатели по Алтайскому краю.
курсовая работа, добавлен 16.11.2014Анализ блок-схемы первичной обработки сигнала. Способы разрешения общей линейной проблемы наименьших квадратов. Алгоритм получения вещественнозначного смешанного кодово-фазового решения из матричного уравнения, составленного по методике Хаусхолдера.
курсовая работа, добавлен 11.02.2015Разработка программного модуля, реализующего вычисление автокорреляционной функции. Формирование псевдослучайного некоррелированного входного сигнала. Проверка качества новой псевдослучайной последовательности. Основы идентификации исследуемого объекта.
курсовая работа, добавлен 22.12.2013Изучение человеческого фактора в сфере информационной безопасности. Разработка модели мультиномиальной логистической регрессии, позволяющей выполнять задачи классификации пользователей на злоумышленников различного ранга на основе текстовой аналитики.
статья, добавлен 21.04.2022Построение регрессии в MS Exel и ее анализ с помощью встроенной статистической функции ЛИНЕЙН или инструмента анализа данных Регрессия. Их использование для расчета остатков и графиков подбора линии регрессии, остатков и нормальной вероятности.
контрольная работа, добавлен 09.02.2012Процесс построения матрицы парных коэффициентов корреляции и установление факторов мультиколлинеарности. Определение уравнения множественной регрессии в линейной форме. Применение критериев Фишера. Порядок оформления выводов в аналитической записке.
контрольная работа, добавлен 29.10.2013Представление системы массового обслуживания в виде двух потоков. Исследование их аналитическим методом. Описание действий для построения имитационной модели потребления энергоресурсов. Нахождение критического звена. Уточняющий расчет надежности системы.
статья, добавлен 30.07.2017Получение линейной, квадратичной, аппроксимирующей функций для заданной функции y(x) методом наименьших квадратов для степенного базиса. Решение уравнения F2(x). Вычисление интеграла методами Симпсона, трапеций и средних прямоугольников. Примеры программ.
курсовая работа, добавлен 17.03.2014Решение задачи многомерной оптимизации различными методами, нахождение оптимального значения постоянной времени и времени запаздывания для указанной кривой разгона. Особенности параметрической идентификации математической модели объекта управления.
контрольная работа, добавлен 25.04.2022Классификация алгоритмов сортировки и поиска информации. Табличный процессор MS Excel 2003 как основной инструмент автоматизации процесса проведения анализа данных. Изучение метода Шелла и Бетчера посредством построения линейного уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 08.10.2012Практическое освоение типовых вычислительных методов прикладной математики. Определение аппроксимирующей функции. Разработка алгоритмов и программ на языке высокого уровня. Основные принципы модульного программирования и техника использования подпрограмм.
курсовая работа, добавлен 11.11.2013- 41. Решение электротехнических задач в электронных таблицах и с использованием математических пакетов
Анализ экспериментальной зависимости. Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Решение задачи с помощью электронных таблиц. Расчет коэффициентов аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 29.07.2013 - 42. Численные методы
Построение аппроксимирующих полиномов второго порядка методом наименьших квадратов при всех одинаковых весовых коэффициентах. Методика определения значения среднеквадратической погрешности и квадратичного критерия близости. Общий вид формулы Эйлера.
контрольная работа, добавлен 23.01.2017 Снижение финансовых затрат на проведение селекционной работы методом отбора лучших по генотипу растений - преимущество компьютерной селекции. Анализ методики системно-когнитивного анализа. Определение адекватности семантической информационной модели.
статья, добавлен 25.04.2017Изучение понятия математической модели — приближенного описания объекта моделирования, выраженного с помощью математической символики. Определение инструментария для создания математических моделей: MS Excel, языков программирования (Паскаль, Бейсик).
реферат, добавлен 08.06.2014Нахождение функции F(x) определенного вида для таблично заданной функции f(x) средствами MATLAB. Определение формулы, задающей данную зависимость аналитически. Анализ использования метода наименьших квадратов и интерполирования функций для решения задач.
курсовая работа, добавлен 11.01.2017Решение уравнения методом проб/половинного деления и методом хорд. Вычисление системы уравнений способами обратной матрицы, Гаусса, Жордана-Гаусса, итераций. Вычисление дифференциального уравнения методом Эйлера и интеграла методами трапеций, Симпсона.
контрольная работа, добавлен 05.05.2018Экспериментальное подтверждение эффективности разработанного электрорезистивного метода контроля состояния подшипника качения. Проверка адекватности математической модели электрического сопротивления подшипника. Технические характеристики стенда.
статья, добавлен 15.08.2020Исследование устойчивости управляемого объекта. Составление цифровой модели объекта. Переходная характеристика объекта по каналу управления "у-х" методом цифрового моделирования. Ориентировочный расчет и уточнение настроечных параметров регулятора.
курсовая работа, добавлен 01.02.2017- 49. Численные методы
Сущность методики аппроксимации, последовательность действий при работе в среде Еxcel. Решение дифференциального уравнения первого порядка аналитико-сеточным методом с постоянным воздействием Yас и методом трапеций. Реализация численных решений в Excel.
курсовая работа, добавлен 02.12.2014 Идентификация объекта управления на основе экспериментальных данных. Расчет передаточной функции регулятора Смита в общем виде. Разработка микропроцессорной системы правления объектом с запаздыванием. Осуществление сбора данных с датчиков объекта.
контрольная работа, добавлен 27.06.2016