35134

Автор(ы): 

Автор(ов): 

2

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Создание обобщенных моделей динамических стохастических систем путём имитационного моделирования с использованием алгоритмов идентификации

ISBN/ISSN: 

ISBN 978-5-91450-172-0 (т.1). ISBN 978-5-91450-171-3

Наименование конференции: 

  • 7-я Всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2015, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 7-й Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2015, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Т.1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2015

Страницы: 

13-18
Аннотация
Рассматривается применение идентификационных процедур для описания результатов имитационных экспериментов с имитационной моделью динамической стохастической системы. В имитационной модели выходной сигнал формируется после ряда преобразований, позволяющих с помощью метода Монте-Карло промоделировать случайную величину, имеющую четырёхпараметрический закон распределения плотности вероятности или закон распределения Накагами, которая описывает распространение сигналов в коротковолновом канале связи с замираниями. Результаты имитационных экспериментов рассматриваются как выходные переменные некоторой гипотетической системы управления, для которой с помощью непараметрической идентификации предлагается некоторая гипотетическая «обобщённая» модель. Для выбранной модели путём параметрической идентификации оцениваются коэффициенты уравнения, и уточняется алгоритм идентификации объекта. В качестве аппроксимирующей гипотетической «обобщённой» модели в разработанном пакете прикладных программ выбрана обобщенная авторегрессия скользящее среднее с изменяющимися во времени параметрами. Для параметрической идентификации такая задача имеет высокий уровень сложности. Не существует наилучшего алгоритма для оценивания коэффициентов уравнения в данных условиях. Поэтому требуется подобрать такой алгоритм, который дает наименьшую погрешность оценивания выходных переменных, рассчитанных по результатам имитационного моделирования, и позволяет определить ряд значений коэффициентов модели в условиях изменяющихся входных параметров. Это позволяет построить серию динамических «снимков», фиксирующих вид модели в выбранные моменты времени и формирующих обобщённую динамическую модель исследуемой системы.

Библиографическая ссылка: 

Макаров В.В., Антонова Г.М. Создание обобщенных моделей динамических стохастических систем путём имитационного моделирования с использованием алгоритмов идентификации / Труды 7-й Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2015, Москва). М.: ИПУ РАН, 2015. Т.1. С. 13-18.