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.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.10.2017 |
| Размер файла | 212,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Анализ методов идентификации, основанных на регрессионных процедурах с использованием метода наименьших квадратов. Построение прямой регрессии методом Асковица. Определение значения дисперсии адекватности и воспроизводимости, коэффициентов детерминации.
курсовая работа [549,8 K], добавлен 11.12.2012Идентификация объектов методом наименьших квадратов, построение линейной модели для неравноточных измерений входной величины. Численные процедуры оценивания параметров нелинейной регрессии; аналитическая модель химического реактора; линеаризация.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 12.12.2010Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Выбор факторных признаков для построения двухфакторной регрессионной модели. Оценка параметров регрессии по методу наименьших квадратов. Нахождение определителей матриц. Применение инструмента Регрессия.
контрольная работа [1,0 M], добавлен 13.01.2013Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет коэффициентов аппроксимации, детерминированности в Microsoft Excel. Построение графиков функций, линии тренда.
курсовая работа [590,9 K], добавлен 10.04.2014Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет аппроксимаций в табличном процессоре Excel. Описание программы на языке Turbo Pascal; анализ результатов ее работы.
курсовая работа [390,2 K], добавлен 02.01.2015Идентификация объектов методом наименьших квадратов. Анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции. Построение линейной модели и модели с распределенными параметрами. Итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции.
курсовая работа [893,3 K], добавлен 20.03.2014Построение аппроксимирующей зависимости методом наименьших квадратов. Расчет интеграла по Ричардсону. Последовательность действий при аппроксимации экспоненциальной зависимостью. Определение корня уравнения методом простых итераций и решение задачи Коши.
курсовая работа [550,5 K], добавлен 13.03.2013Метод наименьших квадратов. Возможные варианты расположения экспериментальных точек. Аппроксимация экспериментальных данных в программах Microsoft Excel, MathCAD и MatLAB. Вычисление средних значений и их сумм. Коэффициенты корреляции и детерминации.
курсовая работа [890,9 K], добавлен 30.10.2012Определение параметров линейной зависимости из графика. Метод парных точек. Метод наименьших квадратов. Блок-схема программного комплекса в Microsoft Visual Studio и Microsoft Excel. Инструкция пользователя, скриншоты. Общий вид программного кода.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 29.11.2014Отделение корней методом простых интеграций. Дифференцирование и аппроксимация зависимостей методом наименьших квадратов. Решение нелинейного уравнения вида f(x)=0 методом Ньютона. Решение системы линейных уравнений методом Зейделя и методом итераций.
курсовая работа [990,8 K], добавлен 23.10.2011Построение логической модели определенного вида по выборке данных указанного объема, которая содержит информацию о трех входах системы и одном выходе, и представлена в виде матрицы размерностью 30х4. Поверка адекватности этой модели по заданному критерию.
дипломная работа [20,0 K], добавлен 13.08.2010Рассмотрение основных способов идентификации объектов: реккурентного; с использованием степенных полиномов; ортогональных полиномов Чебышева; методом наименьших квадратов для авторегрессионной модели. Алгоритм построения простых диагностических тестов.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 14.06.2012Решение в среде Microsoft Excel с помощью программной модели "Поиск решения" транспортной задачи, системы нелинейных уравнений, задачи о назначениях. Составление уравнения регрессии по заданным значениям. Математические и алгоритмические модели.
лабораторная работа [866,6 K], добавлен 23.07.2012Использование функции Excel для расчета экспоненциального роста на основании имеющихся данных. Построение графика прогноза по методу скользящей средней. Определение коэффициента детерминации. Полиномиальная зависимость между исследуемыми показателями.
лабораторная работа [995,2 K], добавлен 01.12.2011Разработка алгоритма аппроксимации данных методом наименьших квадратов. Средства реализации, среда программирования Delphi. Физическая модель. Алгоритм решения. Графическое представление результатов. Коэффициенты полинома (обратный ход метода Гаусса).
курсовая работа [473,6 K], добавлен 09.02.2015Развитие навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel и программным продуктом MathCAD и применение их для решения задач с помощью электронно-вычислительных машин. Схема алгоритма. Назначение функции Линейн и метода наименьших квадратов.
курсовая работа [340,4 K], добавлен 17.12.2014Определение корней заданного уравнения графическим методом с применением прикладного программного средства MathCAD. Построение графика при помощи программы MS Excel. Геометрическая интерпретация метода для данного уравнения, определение интервалов.
контрольная работа [93,0 K], добавлен 20.08.2013Определение кривой переходного процесса модели, идентификация объекта регулирования и определения его динамических параметров. Частотные характеристики объекта. Расчет настроек регулятора графоаналитическим методом, критерии оптимальности процесса.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 09.08.2015Методика, факторы, влияющие на определение области планирования. Определение значимости коэффициентов регрессии. Оценка адекватности модели, построение линий уровня. Матрица планирования эксперимента для центрального ортогонального композиционного плана.
контрольная работа [480,3 K], добавлен 11.03.2014Зависимость свойств материала от вида диаграммы состояния. Определение состава медно-никелевого сплава с максимальным электросопротивлением методом наименьших квадратов для получения регрессионной зависимости в среде математического моделирования Excel.
реферат [1,2 M], добавлен 25.11.2014
