Достоверность прогноза

Достоверность прогноза в операциях дихотомии составляла 82— 88%. Из первоначальных 46 свойств молекул реагентов и продуктов реакции после ранжировки влиятельности осталось 23 [2]. [c.88]

Анализируя данные таблицы 2.9, видим, что при выборе объема неразрушающего контроля в первую очередь необходимо учитывать фактор степень опасности разрушения - к такому мнению (100%) пришли все специалисты, участвующие в опросе. Однако в настоящее время еще не до конца обоснована система назначения степеней опасности разрушения. Так в работе [82] экспертно назначены четыре степени опасности разрушения слабая, средняя, сильная и очень сильная. Специалисты, полагаясь, в основном, на свою интуицию, выбирают одну из 4-х степеней опасности разрушения. Затем уточняют необходимую достоверность прогноза, которая определяет объем неразрушающего контроля и т.д. [c.60]

Минимальное число измерений на каждом ПОУ, соответствующее оптимальной достоверности прогноза, выбирается из таблицы 4.3 приведенной ниже. [c.78]

Рисунок 4.3 - Зависимость ошибки измерения от их количества для различной достоверности прогноза

Данные, необходимые для моделирования процесса разработки нефтяных месторождений, являются главной составной частью достоверного прогноза показателей разработки как при обычном заводнении, так и в случае применения МУН. [c.227]

Шаг 2. Задается достоверность прогноза в виде диапазона ВОЗМОЖНОГО изменения анализируемой величины (прироста коэффициента нефтеотдачи). С увеличением этого диапазона возрастает вероятность того, что действительное значение показателя будет находиться внутри него. Но при этом прогноз становится менее конкретным и ценность его падает. Предлагается диапазон возможного изменения действительного значения показателя определять исходя из необходимой для конкретного прогноза достоверности. При этом интервал возможных значений показателя при заданной достоверности, т. е. интервал доверительной вероятности О выбирается так, чтобы вероятности выхода анализируемого показателя за пределы интервала были одинаковы и равны (1— ))/2. [c.84]

Практическое применение рассмотренных выше моделей показало достаточную надежность и достоверность прогноза уровней загрязнения воздуха, создаваемых отдельными мощными точечными источниками. [c.62]

Уменьшение масштабов и(или) направлений распространения физических полей воздействия от аварии в окружающем пространстве. Эффективность этих действий в значительной мере зависит от правильного понимания и возможностей достоверного прогноза физических эффектов, связанных с авариями, а также сценариев их развития и масштабов воздействия на окружающую среду. Уровень материальных затрат на снижение масштабов распространения полей физического воздействия на окружающую среду должен увязываться в соответствии со своей значимостью с общей стратегией уменьшения риска для рассматриваемой группы воздействия. [c.165]

В работе [17] предложен способ повышения достоверности прогноза экологического риска за счет учета дополнительной информации, содержащейся в результатах экспериментальной верификации используемой модели. [c.234]

Для определения текущего состояния подозреваемых участков трубопроводов с помощью АЭ целесообразно использовать динамические воздействия на испытываемые участки, приводящие к безопасным обратимым изменениям в металле. В качестве такого воздействия может быть использовано естественное динамическое воздействие из-за изменения давления газа в трубопроводе при его эксплуатации, особенно при возрастании давления до максимальных эксплуатационных значений. Такой подход требует длительных наблюдений с помощью стационарно установленных датчиков и непрерывной регистрации АЭ и сопутствующих явлений. Однако достоверность прогнозов возрастает, причем исключается вмешательство в нормальную эксплуатацию объекта. [c.249]

Выбор режимов управления пропуском высоких вод существенно зависит от гидравлических условий русла, поймы, верхних и нижних бьефов. Однако для доскональных гидравлических расчетов неустановившегося движения воды трудно обеспечить требуемый объем исходной информации. Неопределенность информации о притоке на участках и низкая достоверность прогнозов паводков также не могут обеспечить необходимую точность расчетов. Выбор наилучшего или приемлемого режима управления пропуском паводка заключается в многократном анализе водохозяйственной ситуации на основе уточнения прогноза стока и хозяйственных условий. При этом пропуск особо опасных паводков базируется на оперативном управлении, а ординарные режимы — на диспетчерских правилах, полученных усреднением результатов управления в разные годы. [c.430]

При решении задачи 1 достоверность прогноза составила 84%. Ориентировочная оценка доверительных интервалов, проведенных по схеме Бернулли, показывает, что они не превышают 20%. Ранжировка признаков показала, что из 20 первоначальных признаков только 8 оказались суш ественно влиятельными (см. табл. VI.3). [c.124]

Для задачи 1 был также проведен контрольный счет по программе типа перцептрона Кора [4]. Результаты этого счета по двухклассному разбиению представлены в табл. VI. 1. Как видно из таблицы, достоверность прогноза в этом случае превышает 90%. [c.124]

Решение задачи 2 проводилось по программе Кора . В качестве априорных признаков были выбраны 46 свойств молекул реагента и продукта. Признаки характеризовали энергетику молекул (энергия связей), стереохимические, квантовохимические и другие свойства молекул. Перечень реакций и результаты прогнозов представлены в табл. IV.2. Как видно из данных таблицы, правильность отнесения составила для класса I 100%, II — 70% и III — 95%. Достоверность прогноза в операциях дихотомии составляла 82—88%. [c.124]

Возможность применения определенного метода прогнозирования и использования соответствующих прогнозных моделей определяется верификацией прогноза. Верификация дает возможность оценить степень достоверности прогноза. Ошибки прогнозирования появляются при идеализации и упрощении процесса, при проведении эксперимента (наблюдения), формализации (моделировании) и в вычислительных устройствах. [c.114]

Достоверность прогноза детерминированных объектов зависит от соответствия модели, например (3), реальному коррозионному процессу, от правильного нахождения области установившихся значений скорости процесса и изменения этой скорости (4у, 1 ку)- [c.114]

Достоверность прогноза стохастических объектов определяется соответствием моделей реально протекающим процессам и интервалами значения эффектов повреждений. Точность предсказания их изменения с увеличением времени снижается. Этот недостаток в меньшей степени относится к регрессионным моделям, полученным методами планирования экспериментов [101. [c.114]

Оценка достоверности прогноза или прогнозных моделей процессов коррозии, старения и биоповреждений может быть осуществлена верификацией разных видов [c.114]

Создание оптимальных планов организации строительства, достоверность прогноза развития стройиндустрии, использование дешевых, местных стройматериалов, унифицированных строительных конструкций и т. п. [c.17]

Анализ зависимости, показанной па рис. 5.7, показывает, что ошибка прогнозирования зависит от глубины прогноза. Достоверность прогноза растет с увеличением времени предыстории, т. е, периода получения информации. [c.128]

Определение достоверности прогнозов (верификация) осуществляется следующими способами [c.7]

Тем самым повышается достоверность прогноза технического состояния и обоснованность расчета остаточного ресурса газопроводов, обеспечивается возможность рационального планирования периодичности выполнения диагностических работ и расходования средств, а также определения приоритетности вывода участков МГ в ремонт. [c.219]

Современные подходы к оценке безопасности и остаточного ресурса оборудования ОПО НХП имеют целью дальнейшее развитие общего понимания основополагающих представлений о прочности конструкций и их реакций иа и11ешние воздействи>1. В дальнейшем, на основе современных компьютерных моделей высокой сложности , полученных закономерностях поведения аппаратов ОПО НХП в условиях эксплуатации и понимания закономерностей разрушения материала, будут даны рекомендации по усовершенствованию существующих математических моделей. Это, в свою очередь, даст возможность расширить области компьютерного моделирования и тем самым повысить достоверность прогноза остаточного ресурса и безопасность. [c.93]

Каждая из существующих моделей обладает своими достоинствами и недостатками точные математические модели используют сложный математический аппарат и не всегда применимы для инженерных расчетов, так как требуют исходных данных на практике, как правило, недостающих или недостоверных. Процессы, происходящие в пласте при вытеснении нефти водой, очень сложны. На них оказывает влияние множество факторов, которые зачастую невозможно определить. Объем информации о геологическом строении пласта ограничен и не всегда достоверен. В этих условиях даже самые точные модели, учитывающие все факторы, влияющие на разработку месторождения, могут оказаться непригодными для достоверного прогноза промысловых показателей и описания процессов нефтевытеснения. [c.170]

Стало реальным говорить о так называемом инженерном уровне расчетов, когда достоверность прогноза достигает 80-90%, причем прогноз делается за столь короткий промежуток времени, что можно испытать множество в1фиантов быстрее, чем провести натурный эксперимент [c.5]

Указанные низкие требования к достоверности прогнозов дают возможность работать с относительно малыми статистическими выборками, что, к сожалению, почти всегда неизбежно в задачах о катализаторах, а также более полно использовать качественные признаки и в какой-то степени мириться и с значительными колебаниями в достоверности исходных параметров. Последнее связано с грубостью методов исследований, особенно в старых работах, с отсутствием влитературных источниках детальных указаний на методику и условия исследования, и наконец с прямым искажением опубликованных результатов из соображений промышленной секретности. [c.103]

В самом общем виде, казалось бы, желательно проводить прогнозы на основе максимального числа признаков. Однако на самом деле это не так. Во-первых, как указывалось выше, для достижения достоверных прогнозов число признаков должно находиться в определенном соответствии с размером обучающей послёдовательности, а последняя всегда ограничена. Во-вторых, включение в рассмотре-лие случайных признаков затрудняет распознавание, создавая шум , лоскольку случайные признаки не связаны с особенностями классов ж их распределение иногда может запутать картину взаимосвязи признаков и классов и всегда создает излишнюю работу по их отсеиванию. Поэтому всегда желательно свести к минимуму число распознающих признаков. Фактически это проводится в два этапа сперва априорно, до начала процесса распознавания, затем входе этого процесса по тем или иным алгоритмам, являюпщмся частью общего алгоритма распознавания. [c.108]

Определенную помощь для уменьшения расходов и времени на коррозионный прогноз может оказать программа для проведения прогноза коррозионной стойкости нержавеющих сталей в водных сульфатсодержащих средах [102]. Программа учитывает влияние шести независимых факторов коррозии температуру, pH среды, скорость движения водного раствора, концентрацию растворенного кислорода и ионов Ре + и С1 . Для определения коррозионного состояния системы используются термодинамические и экспериментальные параметры данной системы, а также эмпирические зависимости. Программа включает прогнозирование потенциала металла системы, силы тока коррозии, хода поляризационных кривых, области иммунности (активную и пассивную), она позволяет находить наиболее неблагоприятные сочетания условий, обеспечивающие развитие коррозии. Авторы наметили пути усовершенствования программы прогнозирования коррозии, что должно повысить точность и достоверность прогноза для величин, характеризующих корродирующую систему. [c.178]

Выполнение проекта в условиях АСП приобретает новый смысл. Проектировщик освобождается от рутинных процессов, не просто ищет приемлемое проектное решение, а целенаправленно идет к наиболее эффективному с экономической точки зрения варианту. В связи с этим особое значение приобретают вопросы достоверности прогноза изменения технологии производства, потребности в продукции, стройиндустрии и т. п. выбора критерия эффективности при решении отдельных задач и их комплексов и всего проекта в целом выбора математического аппарата, позволяющего за короткий срок на ЭВМ получить наилз чший вариант, соответствующий критерию задачи. [c.8]

Важность изучения психики человечества не только на описательном, феноменологическом уровне, но п на уровне структурном илп конструктивном , позволяющем построить цепь причин и следствий и обеспечить возможность достоверных прогнозов и рационального управления, определяется не только необходимостью заменять человека автоматами-помощниками, но и необходи.мостью радикально решать чисто человеческие проблемы. [c.15]

Для форы с годичным циклом развития при достаточной исходной инфор .1ации эти отклонения составляют до 20 %. Для поливоль-тинных форм, ежегодно встречающих благоприятные условия, отклонения не превышают 15%. Для трудно прогнозируемых динамичных форм, с учетом весеннего уточнения прогноза, достигается достоверность 75—80 %. Следует учитывать, что достоверность прогнозов определяется путем сопоставления рекомендованных и фактически проведенных объемов обработок. Вместе с тем на объем обработок влияет много факторов, в том числе эффективность профилактических агротехнических мер, рекомендованных в прогнозе, эффективность активных защитных работ, часто определяемая состоянием погоды, качеством препаратов и своевременностью их применения. Это затрудняет объективно оценить точность прогноза, но если ее определить по качественному состоянию популяций или градациям их распространения, достоверность их окажется более высокой. [c.165]

Прогноз строится на основании конкретных явлений и факторов. Он позволяет предвидеть не только интенсивность размножения вредителей, но и их расселение, сроки наступления отдельных фаз, предполагаемые потери урожая и экономическую эффективность планируемых защитных работ. Только при наличии научно обоснованных и достоверных прогнозов можно успешно осуществить профилактические мероприятия, запланировать оптимальные сроки проведения истребительных мер, правильно спланировать распределение и размещение химических средств и аппаратуры для зацщты растений. [c.6]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология