Модели прогнозирования

Рассмотрены вопросы обеспечения безопасности жизнедеятельности. Основное внимание уделено экономическим аспектам идентификации негативных факторов, моделям прогнозирования ущерба от их воздействия на условия труда работников и окружающую среду, оптимизации интегральной оценки влияния факторов производственной среды. [c.340]

Блоки План-прогноз приема нефтей (по кварталам) , Фактическое потребление нефтей (по кварталам) и Модели прогнозирования потребления нефтей . [c.158]

Блоки План-прогноз приема нефтей на расчетный период планирования , Модели прогнозирования потребления нефтей , Прогноз потребления нефтей на расчетный период планирования . [c.161]

Блоки Прогноз потребления нефтей на расчетный период планирования , Модели прогнозирования выработки нефтепродуктов, поступления нефтей, прочих показателей (по группам) , Прогноз выработки нефтепродуктов, поступления нефтей, прочих показателей (по группам) . [c.162]

В первом разделе рассматриваются основные внешние проявления КР магистральных газопроводов, места локализации растрескивания, особенности развития трещин в очаговой зоне разрушения, анализируются достоинства и недостатки предложенных моделей прогнозирования долговечности магистральных газопроводов в условиях КР. [c.3]

Критерии оценки финансового состояния предприятий по различным моделям прогнозирования вероятного банкротства [c.161]

Оценка финансового состояния Модель прогнозирования банкротства [c.161]

На подготовительном этапе осуществляется определение показателей, влияющих на платежеспособность предприятия, взаимосвязей между ними, критериев платежеспособности, построение модели прогнозирования. Принципиальным является вопрос возможно ли построение универсальной модели оценки Ряд авторов отрицательно отвечают на этот вопрос и предлагают использовать субъективные мультипликаторы, настраиваемые для конкретного предприятия. По их мнению, применение субъективных мультипликаторов требует гораздо более грубой настройки. Кроме того, субъективные мультипликаторы позволяют учесть конкретную ситуацию через набор показателей оценки и присваиваемых этим показателям весов [166]. [c.170]

Универсальная модель прогнозирования платежеспособности предприятия позволит обеспечить объективность и сравнимость результатов расчетов, единый подход к определению неплатежеспособных предприятий, обоснованный выбор процедур из числа стандартных рекомендаций для реформирования предприятия. [c.171]

Рис. 3.2. Модель прогнозирования платежеспособности предприятия на основе обратной связи

Для моделирования процессов загрязнения атмосферного воздуха используют модели прогнозирования. [c.58]

Самыми распространенными моделями прогнозирования являются модели, полученные на основе решения уравнения турбулентной диффузии. [c.59]

Кроме того, следует также отметить, что, несмотря на то что данные модели прогнозирования отнесены к моделям оперативного прогнозирования, они могут успещно использоваться и для долгосрочного прогнозирования для данных совокупностей метеоусловий и для заданных точек контроля. В отличие от моделей долгосрочного прогнозирования в этих моделях не содержатся как таковые характеристики источников и характеристики выбросов загрязняющих веществ в основе лежат экспериментальные значения концентраций загрязняющих веществ, полученные за различные периоды наблюдений. Прогнозирующие способности моделей во многом определяются полнотой исходной выборки и сопоставимостью периода наблюдений ( ) с периодом прогнозирования (/ +1). В зависимости от периода прогнозирования (/ + 1) они и могут быть использованы как для оперативного, так и долгосрочного прогнозирования. [c.66]

Таблица 2.1. Области применения моделей прогнозирования

Рис. 2.15. Классификация моделей прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха

Какие модели прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха вы знаете [c.135]

Приведите примеры статистических моделей прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха на заданное время и на заданное расстояние. [c.135]

Запишите нейросетевые модели прогнозирования зафязнения атмосферного воздуха на заданное время. [c.136]

Для типовых моделей прогнозирования коэффициенты моделей, определенные методом наименьших квадратов, вычисляются по зависимостям [c.129]

Рассмотренная модель прогнозирования, естественно, не полно описывает динамику функционирования и требует разнообразной статистической информации. [c.131]

Приведенные графические зависимости, схематически изображающие процесс работы спринклерной установки, раскрывают физическую картину состояния в любой из моментов эксплуатации и являются необходимыми для построения расчетных моделей прогнозирования процесса, определения показателей работы водопроводных сооружений и обоснования параметров оптимальных режимов работы по данным технологического моделирования. [c.167]

Для построения математической модели прогнозирования образования нефтеотходов целесообразно использовать данные по потреблению свежих нефтепродуктов в регионе за последние 15— 20 лет. [c.46]

В результате испытаний отмечена высокая эффективность работы лазерных газосигнализаторов пространственно-временного распределения содержания метана, определены минимально и максимально измеряемые концентрации и достижимые дальности обнаружения естественных и искусственных утечек метана. Измеряемые аппаратурой параметры могут использоваться в математических моделях прогнозирования распространения облаков метана (углеводородов и токсичных химикатов) для оценки и ликвидации последствий аварий, разрушений (террористических актов) на объектах ЕСГ. [c.371]

Рис. 3.12. Модель прогнозирования и принятия 313. Схема бесклассового

Эффективность моделей прогнозирования [c.184]

Случайные колебания. Эти составляющие представляют собой случайные элементы, которые обычно невозможно предугадать. Например, случайные колебания в объеме производства могут быть вызваны незапланированными остановками и поломками оборудования, плохим качеством материалов или социальным напряжением на производстве. Такие колебания выявляются путем снятия тренда, циклических и сезонных колебаний для данного значения. То, что остается, и есть беспорядочное отклонение. И хотя такое значение нельзя предугадать заранее, его все же целесообразно учитывать при определении вероятной точности принятой модели прогнозирования. Мы остановимся еще на этом вопросе в других разделах данной главы. [c.187]

Первый этап расчетов по статико-статистической модели завершается построением регрессионных моделей прогнозирования потребления [c.153]

Блоки Фактиисское потребление нефтей (по месяцам) и Модели прогнозировании выработки нефтепродуктов, поступления нефтей, прочих показателей (по группам) . [c.158]

Учет физических особенностей процесса загрязнения атмосферы во временньк диапазонах оперативного прогнозирования и соответственно повыщение точности прогноза могут быть достигнуты путем применения нейросетевых моделей прогнозирования, получивщих щирокое развитие в различных областях знаний [13]. [c.74]

Как отмечалось выше (в разделе 2.3), решение задачи оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха на заданное время может проводиться или на заданный интервал времени Г+ 1 [соотношения (2.5)—(2.7)], или непосредственно на следующий момент времени т +1 [соотношение (2.6)]. Для решения задач оперативного прогнозирования предложено использовать нейросетевую модель. Оперативное прогнозирование значения концентрации 5-го загрязняющего вещества в момент времени X + 1 производится по данным, полученным в результате замеров на -й станции контроля в два предшествующих момента времени (х и X — 1), а именно — по концентрациям 5-го загрязняющего вещества [С (х) и (С (х- 1)[ и метеопараметрам в любой из моментов времени — х[МРт(х), /и = 1, 2,. .., М — количество метеопараметров], X- 1 [МР (х- 1)] или х б [х- 1,х] [МР (х )]. Ней-росетевая модель прогнозирования на последующий момент времени может быть представлена одним из следующих уравнений [c.85]

Итак, мы рассмотрели модели и методы прогаозирования загрязнения атмосферного воздуха. Классификация моделей прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха согласно [14] представлена на рис. 2.15. [c.95]

Как бьшо отмечено в гл. 4, наиболее достоверные результаты по энергоемкости разрушения получаются на образцах натуральной толщины. Ввиду этого модель прогнозирования, построенная по результатам испьггания образцов 11 типа, в лучшем случае может дать правильный прогноз только Б отношении K V. Для предсказания уровня вязкости металла в виде при натуральной толщине 40 мм стали ЮХСНД в сварной конструкции A.A. Александровичем были сопоставлены данные по K V на рис. 12.4.6 и соответствующие данные по G в табл. 12.4.1 и другие результаты. Была получена корреляционная зависимость следующего вида [c.460]

В части III монографии рассматриваются разноплановые математические модели управления качеством природных вод. Обсуждаются методические аспекты проблемы и способы оценки диффузных загрязнений. Модели прогнозирования качества речных вод описывают задачи гидрологического цикла и гидравлических расчетов, конвектив- [c.9]

Следует иметь в виду, что никакие модели прогнозирования остаточного ресурса не являются достаточно точными, а как правило они очень приближенные. И в значительной степени это относится к сложным методикам с использованием большого или очень большого количества исходных данных. Поэтому следует стремиться к минимальному, но достаточному для требуемой достоверности, числу параметров, учитываемых моделью. Аппараты ОГПЗ работают в контакте более чем с 50-ю различными технологическими средами, при этом имеется более 400 различных комбинаций сталь - среда - температура - давление . В результате систематического обследования в аппаратах выявлены следующие виды коррозионных поражений язвенная коррозия (ЯК), точечная коррозия (ТК) - питтинг, равномерная общая коррозия (Окр), неравномерная общая коррозия (Окн), сероводородное растрескивание (СР), водородное расслоение (ВР), щелочное коррозионное растрескивание (ЩКР), коррозионное растрескивание в диэтаноламиновых растворах (КР в ДЭА). [c.198]

Что общего во всех этих озерах с точки зрения моделирования Им свойственна значительная пространственная неоднородность гидрофизических условий как по глубине, так и по горизонтали. Для всех этих озер развитие фитопланктона лимитировано фосфором. Кроме того, для таких озер как следствие их размеров характерно значительное время реакции на внешние воздействия, исчисляемое годами и даже десятилетиями. Для моделирования этих озер, учета перечисленных особенностей необходимо создание трехмерных моделей и таких вычислительных алгоритмов, которые позволили бы проводить расчеты на длительное время с целью воспроизведения как круглогодичной циркуляции и температурного режима, так и круглогодичного функционирования их экосистем. Компьютерные модели, основанные на таких алгоритмах, могут использоваться для уточнения различных количественных оценок процессов обмена веществом и энергией внутри экосистемы, полученных путем прямой обработки результатов наблюдений. К таким оценкам относятся оценка внутриводоемных потоков фосфора, оценка вклада различных групп гидробионтов в регулирование обмена веществом и энергией в экосистеме, оценка потоков вещества на границе вода— дно и т. п. Другое назначение моделей — прогнозирование изменений в озерных экосистемах при различных сценариях развития экономики в бассейнах озер, т. е. при изменении объемов и характера антропогенной нагрузки. [c.9]

Существующая практика сбора и представления данных об ущербах от аварий на газо-и ко нденсато про водах, нанесенных собственно предприятию, позволяет получить определенный объем информации. Но он далеко не достаточен для проведения экономических исследований структуры ущербов, а также разработки математических моделей прогнозирования ущербов для вновь проектируемых трубопроводов, в представляемых данных об ущербах превалируют натуральные показатели (метры замененных труб, затраченное на восстановительные работы время, потери транспортируемого продукта и т, д,) без их стоимостной оценки. А приводимые цифры о размерах общего ущерба (и то не по всем произошедшим авариям) не вполне информативны, так как неизвестно, из чего они складываются. С целью исключения указанных пробелов рекомендуется расширить спектр информационных сведений об ущербах, нанесенных собственно предприятию. Тогда структуру собственных убытков можно представить в следующем виде. [c.61]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология