Тема: Непараметрический алгоритм восстановление пропусков «входных-выходных» переменных процесса
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
1. Задача идентификации дискретно-непрерывных процессов 4
1.1 Идентификация в системном анализе 4
1.1.1 Основные понятия системного анализа 4
1.1.2 Модель и моделирование 7
1.1.3 Идентификация 13
1.1.4 Постановка задачи идентификации 13
1.1.4.1 Параметрическая и непараметрическая идентификация 15
1.1.4.2 Постановка задачи параметрической идентификации 16
1.1.4.3 Постановка задачи непараметрической идентификации 17
1.2 Анализ данных при решении задачи идентификации 19
2 Заполнение пропусков в матрице наблюдений процесса 21
2.1 Механизмы возникновения пропусков в данных 21
2.2 Алгоритмы заполнения 23
2.2.1 ZET-алгоритм 28
2.2.2 Непараметрический алгоритм заполнения пропусков 31
3 Результаты и исследование алгоритмов заполнения пропусков 34
1.2 Входные данные 37
1.3 Результаты исследований 39
1.3.1 Непараметрический алгоритм 39
1.3.2 Zet-алгоритм 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 54
📖 Введение
В первом случае теряется полезная информация по заполненным столбцам, либо в результате удаления данных для анализа, может остаться слишком мало информации. В связи с этим особую важность приобретает задача заполнения пропусков в данных, содержащих пропущенные значения.
Существуют различные подходы к решению данной задачи, которые различаются по своей природе, области применимости и вычислительной сложности. В данной работе рассматриваются алгоритм Zet, основывающийся на оценивании закономерностей взаимосвязи между строками и столбцами на локальном участке анализируемого элемента и непараметрический алгоритм восстановления пропусков.
Целью дипломной работы является повышение точности решения задачи идентификации по выборкам наблюдений с пропусками.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• Реализовать и исследовать алгоритм непараметрического заполнения пропусков;
• Реализовать и исследовать алгоритм заполнения пропусков Zet;
• Провести сравнительный анализ исследуемых алгоритмов.
✅ Заключение
• непараметрический алгоритм заполнения пропусков;
• Zet-алгоритм.
Непараметрический алгоритм заполнения пропусков был исследован при различном объеме выборки и уровне помехи. В результате можно сделать вывод о том, что точность оценивания по восстановленной матрице наблюдений выше, чем по матрице с пропусками. Ошибка моделирования после заполнения сокращается в среднем на 30%.
Zet-алгоритм был исследован на различных наборах данных при различных зависимостях между строками и столбцами матрицы наблюдения. По результатам вычислительных экспериментов можно сделать вывод о том, что алгоритм дает наилучшие результаты на данных, для которых выполняется гипотеза избыточности, проявляющаяся в наличии похожих между собой объектов (строк) и зависящих друг от друга свойств (столбцов), причем гипотеза избыточности несет локальный характер.
Таким образом, все поставленные в начале работы задачи выполнены. В результате можно сделать вывод о том, что рассмотренные алгоритмы заполнения пропусков значительно повышают точность решения задачи идентификации.



