Method and algorithms of synthesis of empiric models taking into account the errors of measurings
Keywords:
experimental information, criteria of selection, genetic algorithm, approximation, system of equations, model parameters.Abstract
It is investigated the influence of errors of measurings on exactness of construction of empiric models. Going out from the done assumptions, a criterion of approximation, which depends not only on the parameters of empiric model but also on the errors of measurements, is formed Minimization of this criterion of approximation allowed to get the system of algebraic equations, the decision of which are the desired parameters of the model and legitimate values of errors of measurements of technological parameters For the synthesis of model with the optimal structure a genetic algorithm is used. The developed method and proper algorithm passed approbation on experimental material, which was got during exploitation of gas compressor unit. The received results allowed claiming that at existent ways of measurements of technological parameters of gas compressor units errors of measurements insignificantly influence on exactness of construction of empiric models.
Downloads
References
2. Прохоров Ю. В. Теория вероятностей / Ю. В. Прохоров, Ю. А. Розанов. – М.: Наука, 1973. – 494 с.
3. Гершилов А. А. Математические методы построения прогнозов / А. А. Гершилов, В. А. Стакун, А. А. Стакун. – М.: Радио и связь, 1997. – 112 с.
4. Горбійчук М. І. Метод синтезу емпіричних моделей з врахуванням похибок вимірювань / М. І. Горбійчук, І. В. Щупак, Т. М. Осколіп // Методи та прилади контролю якості. – 2011. – № 7. – С. 67 – 76.
5. Горбійчук М. І. Числові методи і моделювання на ЕОМ: навч. посібник / М. І. Горбійчук, Є. П. Пістун. – Івано–Франківськ: Факел, 2010. – 406 с.
6. Ермаков С. М. Математическая теория оптимального эксперимента: учебное пособие / С. М. Ермаков, А. А. Жиглявский. – М.: Наука, 1987. – 320 с.
7. Ивахненко А. Г. Справочник по типовым программам моделирования. / А. Г. Ивахненко, Ю. В. Коппа, В. С. Степашко и др.; под ред. А. Г. Ивахненко – К.: Техніка, 1980. – 180 с.
8. Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных ситем / А. Г. Ивахненко. – К.: Наукова думка, 1981. – 296 с.
9. Горбійчук М. І. Індуктивний метод побудови математичних моделей газоперекачувальних агрегатів природного газу / М. І. Горбійчук, М. І.Когутяк, Я. І. Заячук // Нафтова і газова промисловість. – 2008. – № 5. – С. 32 – 35.
10. Горбійчук М. І. Метод синтезу емпіричних моделей на засадах генетичних алгоритмів / М. І. Горбійчук, М. І. Когутяк, О. Б. Василенко, І. В. Щупак // Розвідка та розробка нафтових і газових родовищ. – 2009. – № 4(33). – С. 72–79.
11. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский: [пер. с польск. И. Д. Рудинского]. – M.: Горячая линия–Телеком, 2004. – 452 с.
12. Вентцель Е. С. Теория вероятностей: учебник / Е. С. Вентцель. 4–е изд. – М.: Наука, 1969. – 576 с.
13. Вержбицкий В. М. Основы численных методов: учебник для вузов / В. М. Вержбицкий. – М.: Высш. шк., 2002. – 840 с.
.png)
