Особливості комп’ютерної реалізації методу локалізації параметрів інтервальних моделей із виділенням «насиченого блоку»

Abstract

Параметрична ідентифікація є одним із етапів побудови моделей статичних систем. Одним із найбільш ефективних методів параметричної ідентифікації на основі даних з інтервальною невизначеністю є метод локалізації (апроксимації) області параметрів інтервальних моделей із виділенням «насиченого блоку» у базовій інтервальній системі лінійних алгебричних рівнянь (ІСЛАР). Метод має ряд переваг у порівнянні з існуючими, зокрема він є найкращим, за критерієм простоти оперування отриманим коридором інтервальних моделей для задач прогнозування та за критерієм мінімізації обчислювальної складності знаходження множинних оцінок параметрів моделей. Проте не дослідженими залишаються умови застосування методу. У статті показано ефективність комп’ютерної реалізації методу та досліджено умови, за яких відомі алгоритми його реалізації не дають можливість отримати розв’язок.

Parameter identification is one from the stages of construction the models of the static systems. One from the most effective methods of parameter identification based on data with an interval uncertainty there is a method of localization (approximation) the area of interval model parameters with selection the «saturated block» in the basic interval system of linear algebraic equations (ISLAE). This method has some advantages in comparison with existing methods. In particular it is the best by the criterion of simplicity of operation by corridor of interval models for the prediction tasks and by the criterion of minimization the computing complexity of finding the multiple estimations of models parameters. However the conditions of method’s application are not research. There is the efficiency of computer realization the method and the conditions at which the known algorithms of its realization do not enable to get the solution are research in the article.

Параметрическая идентификация является одним из этапов построения моделей статических систем. Одним из наиболее эффективных методов параметрической идентификации на основе данных с интервальной неопределенностью есть метод локализации (аппроксимации) области параметров интервальных моделей с выделением «насыщенного блока» в базовой интервальной системе линейных алгебраических уравнений (ИСЛАУ). Метод имеет ряд преимуществ в сравнении с существующими, в частности он является наилучшим, по критерию простоты управления полученным коридором интервальных моделей для задач прогнозирования и по критерию минимизации вычислительной сложности нахождения множественных оценок параметров моделей. Однако не исследованными остаются условия применения метода. В статье показана эффективность компьютерной реализации метода и исследовано условия, за которых известные алгоритмы его реализации не дают возможность получить решение.