Проверяемый текст
Беляков, Станислав Сергеевич. Использование агрегирования в методах нелинейной динамики для анализа и прогнозирования временных рядов котировки акций (Диссертация 2005)
[стр. 127]

(3.13) Для I = 3 из табл.
3.3 получаем м>,(ЯСЯ->Я) = -, w3 (ЯСЯ-> С) = —, м>3(ЯСЯ->В) = 1.
(3.14) Для 1 = 4 имеем и>4{ВНСН -> Я) = , »4(ВНСН ->С) = р (ВНСН ->В) = 0, (3.15) Для / = 5 получаем значение частостей W.
(ННВНСН Н) = 0, ws(HHBHCH -> С) = 1, ws (ННВНСН -+ В) = 0, (3.16) Для / = 5 соответствующая 5-конфигурация ннвнен демонстрирует наличие памяти, в силу чего для ряда (3.2) процесс вычисления частостей вида (3.7) прекращается.
На основании значений частостей (3.12)-(3.16), вычисляем + — , , 16 8 4 1 , ненормированные значения функции принадлежности: = "^*^7 + 9 + 2 = ,49’ 31 14 4 1 , + + + 1 = 2,98; 55 27 9 2 и' = + — + + 0 = 0,56 8 55 27 9 их суммуНс = тт + тт и а = 1,49 + 2,98 + 0,56 = 4,34.
Далее, осуществляя операцию нормирования, получим искомое значение функции принадлежности: = ~2—= 0,34, <т, 4,34 а"=—=7§=о>53,д:=^= т§=°ДЗ.<7, 4,34 <7, 4,34 Таким образом, прогнозное значение количества поступления больных в отделение пульмонология для / = п+1 представляется в виде нечеткого терммножества (/“.,= {(Я;0,34), (С;0,53), (В;0,13)}.
В лингвистических переменных этот прогноз можно сформулировать следующим образом: в первую неделю января 2010 года ожидается средний поток больных или, что менее вероятно, высокий, что соответствует реальности.
Применительно к понятию «модель», термин «верификация»
[135] означает проверку структуры и логики модели, а термин «валидация» означает 127
[стр. 134]

чим искомое значение функции принадлежности: //" = — = = 0,02, ст.
7 Таким образом, прогнозное значение курса акций для 1 =п +1 представляется в виде НТМ Я°+1= {(#;0,02),(С;0,69),(Я;0,29)}.
В лингвистических терминах этот прогноз можно сформулировать следующим образом: в середине апреля 2005 года ожидается средний курс акций или менее вероятно низкий, что соответствует реальности.
Применительно к понятию «модель», термин «верификация»
означает проверку структуры и логики модели, а термин «валидация» означает проверку соответствия данных, полученных на основе модели, реальному процессу.
Для реализации этих видов проверки построенной прогнозной модели последовательно рассматриваем лингвистические временные ряды т.е., ряды (4.18) получаются путем удаления из ЛВР (4.2) последних г его членов.
Для каждого фиксированного индекса т строим прогноз терма ми+1,представляемого в виде НТМ Яи+1 = {(Н;рн),(С\рс),(В;рв)}.
Пусть, в полученном НТМ С/т+1, среди чисел р н ,р С’№в> максимальным является то число //д,А е {н,С,В }, у которого индекс А совпадает с термом ит+1 ряда (4.2).
Тогда, говорим, что для рассматриваемого индекса т прогнозная нечеткая модель привела к непротиворечивому прогнозу.
В противном случае, говорим о противоречивом прогнозе для термина т.
4.3.4 Получение числового прогноза и оценка его точности Осуществим трансформацию прогнозного НТМ в числовой прогноз с помощью известной процедуры дефазификации НМ [65].
Пусть получено лингвистическое прогнозное значение урожайности к,-,/ = 1,2,...,т, т = п г , г = 1,п-к, (4.18) Ял°+1 = {(Я;0,02),(С;0,69),(Я;0,29)}.
(4.19)

[Back]