Алгоритмы автоматизированных систем экологического мониторинга промышленных производств
В монографии рассматриваются алгоритмы автоматизированного мониторинга концентраций загрязняющих выбросов промышленных производств. Исследуются вопросы формирования временных рядов дискретного представления непрерывной функции изменения концентраций выбросов во времени. Исследуются модели прогнозирования изменения данных загрязняющих выбросов с применением ИНС технологий. Рассматриваются вопросы понижения погрешностей представления данных и прогнозирования методами предварительной вейвлет-обработки временных рядов. Рассматривается оценка риска загрязняющих выбросов и их влияние на величину ущерба окружающей среде. Представлены структуры программно-аппаратной реализации автоматизированной системы мониторинга загрязняющих выбросов промышленных производств.Монография предназначена для инженеров, аспирантов, специализирующихся в области телекоммуникационных автоматизированных систем обмена информацией, а также для студентов вузов соответствующих направлений подготовки.
Содержание
Содержание книги "Алгоритмы автоматизированных систем экологического мониторинга промышленных производств "
Отрывок из книги
где N – число элементов (отсчетов) временного ряда, 0S – некоторая величина, характеризующая начальные условия для первого применения формулы (1.22) при t = 1. Так как β<1, то при значительном N, ,0→Nβа сумма коэффи-циентов .110→∑−=Niiβα Тогда получаем [78, с. 18] itNiiixS−−=⋅=∑10βα. (1.24) По этой причине величину iS можно назвать взвешенной суммой членов ряда длиной N. При этом веса экспоненциально уменьшаются в зависимости от давности временного отсчета относительно текущего значения. К основному недостатку метода экспоненциального сглаживания можно отнести появление смещений в прогнозируемых данных, то есть имеет место систематическая ошибка прогноза. Особенно заметно данная проблема проявляется в том случае если во временном ряду за-метны трендовые зависимости и особенно тренды с линейным ростом значений ряда. По этой причине были разработаны разновидности данного метода. Но во всех этих разновидностях имеет место гипотеза, что прогнозирование может проводиться согласно алгоритму [78, с. 36]: ttaatx,2,1ˆˆ)(ˆ⋅+=ττ, где ta,1ˆ, и ta,2ˆ – текущие значения оценок коэффициентов адаптив-ного полинома имеющего первый порядок. Эта гипотеза послужила основой для создания двухпараметриче-ской модели прогнозирования значений временных рядов, предложен-ной Ч. Хольтом [125]. В данной модели оценка коэффициентов адаптивного полинома осуществляется согласно выражениям [78, с. 36]: )ˆˆ()1(ˆ1,21,111,1−−+⋅−+⋅=ttttaaxaαα, 1,221,1,12,2ˆ)1()ˆˆ(ˆ−−⋅⋅−++=ttttaaaaαα, (1.25) где 1α, 2α – коэффициенты экспоненциального сглаживания, пара-метры адаптации сглаживания (1 ,021<<αα). В соответствии с подходом, предложенным Хольтом [125], уравне-ния (1.25) принимают вид [78, с. 36]: 1,1, 12, 11ˆˆˆ,ttttaaaeα−−=++ ⋅ (1.26) ttteaa⋅⋅+=⋅−211,2,2ˆˆαα, 15
Проскуряков А. Ю. другие книги автора
С книгой "Алгоритмы автоматизированных систем экологического мониторинга промышленных производств" читают
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Алгоритмы автоматизированных систем экологического мониторинга промышленных производств (автор Александр Проскуряков, Алексей Белов, Юрий Кропотов)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку