Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/11303
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Скакаліна, О.В. | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-09T08:19:39Z | - |
dc.date.available | 2023-01-09T08:19:39Z | - |
dc.date.issued | 2022-11-17 | - |
dc.identifier.uri | http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/11303 | - |
dc.description | Скакаліна О.В. Порівняльний аналіз прогнозуючих моделей на основі гібридів методу групового урахування аргументів / О.В. Скакаліна // Контроль і управління в складних системах (КУСС-2022) : тези XVI Міжнар. конф.,15-17 листоп. 2022 р. – Вінниця : ВНТУ, 2022. – URL : https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mccs/mccs2022/schedConf/presentations | uk_UA |
dc.description.abstract | Кожний метод моделювання має також свої недоліки і переваги стосовно обчислювальних витрат та характеристик точності оцінок прогнозів. Так, висока точність прогнозу за допомогою МГУА або нейромережі іноді досягається за рахунок високих обчислювальних витрат і моделей складної структури. Це особливо стосується застосування моделі у системі керування реального часу, де модель необхідна і для оцінювання прогнозу і для синтезу керуючого впливу. Суттєвий виграш щодо обчислювальних витрат можна досягти у такому випадку за допомогою набагато простішої моделі АРКС, перевагами яких є простота структури та можливості їх оперативної адаптації до характеристик процесу в реальному часі. Цьому сприяє також наявність множини відносно простих методів рекурсивного оцінювання параметрів моделей. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | Вінницький національний технічний університет | uk_UA |
dc.subject | МГУА | uk_UA |
dc.subject | моделювання багатометричних даних | uk_UA |
dc.subject | прогноз | uk_UA |
dc.title | Порівняльний аналіз прогнозуючих моделей на основі гібридів методу групового урахування аргументів | uk_UA |
dc.type | Thesis | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра комп'ютерних та інформаційних технологій і систем |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
СКАКАЛІНА_ТЕЗИ_КУСС2022.pdf | тези | 497.09 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.