Визначення похибок прогнозу процесів в екосистемі - Екосистема як об'єкт моделювання та прогнозування

Для прогнозу математичної моделі, рівняння якої найкраще описує процеси, що відбуваються в системі та прогнозування за якою буде найбільш вдалим, потрібно визначити похибки математичних моделей по відношенню до експериментальних даних. Для цього визначаються відносні похибки для усіх математичних залежностей з ідентифікованими на попередньому етапі параметрами, за формулою (3.1).

(3.1)

Де, yI , f(xI) відповідно, виміряне та дійсне значення змінної.

Провівши ідентифікацію математичної залежності - із ідентифікованих залежностей обирається така, яка має найменшу похибку, знайдену на попередньому етапі наведено в таблиці 3.1.

Таблиця 3.1

Відносні похибки математичних залежностей різного порядку

Регресійні залежності

Рівняння залежності

Відносна похибка, %

Y(x) = k-x+b

Y = 2,0664x - 80823

30,83

Y(x) = a-x2+k-x+b

Y = -0,0012x2 + 97,778x - 2E+06

30,81

У(х) = с-х3 +а-х2 +k-x+b

0,0003x3 + 29,986x2 - 1E+06x + 2E+10

30,80

Logx

80856Ln(x) - 854988

30,78

УІ = х2

Y = 26,084x0,3212

30,79

Y = 31,73e0,01x

30,83

Для прогнозування зміни концентрації забруднюючих речовин в атмосферному повітрі оптимальною моделлю є рівняння логарифмычної залежності. Оскільки воно має найменшу похибку і дає найбільш точні результати при прогнозуванні.

Похожие статьи




Визначення похибок прогнозу процесів в екосистемі - Екосистема як об'єкт моделювання та прогнозування

Предыдущая | Следующая