Велика енциклопедия на нефт и газ

Метод - експоненциално изглаждане

Алтернативен подход за премахване на колебанията в редица стойности е използването на експоненциален метод на изглаждане. Всяка изгладена стойност се изчислява чрез комбиниране на предишната изгладена стойност и текущата стойност на времевия ред. [16]

Ако сравним разглежданите методи по отношение на чувствителност към маневриране, тогава методът на експоненциално изглаждане може да се окаже най-добрият. [17]

Следващата таблица сравнява действителните продажби и прогнозираните продажби, използвайки експоненциално изглаждане. [18]

За оценка на параметрите на дадена функция се използват широко методи като метода на най-малките квадрати и неговите модификации, експоненциалния метод на изглаждане, вероятностния метод на моделиране и адаптивния метод на изглаждане. [19]

Разработен е модел за предсказване на вибрационното състояние на газопомпените агрегати през периода на основен ремонт въз основа на анализа на времевия ред на средно-скоростната вибрационна скорост по метода на експоненциално изглаждане. За количествените характеристики на отработените газове се предлага комплексен индикатор Kp, който позволява да се определи динамиката на промените в съдържанието на азотни и въглеродни оксиди в отработените газове на газопомпен агрегат при променливи режими на работа. Това дава възможност да се установи връзката между техническото състояние на газовия компресорен агрегат и нивото на емисии на азотни и въглеродни оксиди, както и да се определи динамиката на промените в състава на отработените газове по време на работата на GPU. [20]

На фиг. 6.6 показва първоначалните стойности на продажбите, както и експоненциално изгладени стойности за 0.1. Както се вижда от графиката на фиг. 6.6, методът на експоненциално изглаждане действително изглажда диапазон от стойности. И е напълно логично тези стойности да се използват за оценка на тенденцията през следващите години. Някои трудности обаче възникват, когато се използват стойности от 0,1, например. И така, виждаме, че анализираните данни показват възходяща тенденция на продажбите. Плъзгащите се средни обаче са бавни, за да покажат тази тенденция. Имайте предвид, че в графиката (Фигура 6.6) всички изгладени стойности през последните пет години са под действителните стойности на продажбите. Като цяло, колкото по-малка е стойността на a, толкова по-малко чувствителна е към тенденциите в дадени времеви редове. [21]

От другите най-широко разпространени и лесно изчислими методи с до една серия динамика, които се прилагат наскоро, трябва да се отбележи експоненциалният метод на Браун за изглаждане. Неговата ED е, че редица динамики се изглаждат с помощта на повдигната плъзгаща се средна стойност, при която тежестите се подчиняват на експоненциален закон. Следователно, претеглената плъзгаща се средна е характеристика на последните стойности на поредица от динамика, на които се придава голямо значение при тяхното въздействие върху бъдещите нива. И тъй като икономическите процеси имат определено количество енергия, в резултат на което процесите на потока в прогнозния период са приблизително в същите условия като в анализирания, използването на въведената пълзяща средна е напълно оправдано за изготвяне на прогноза . [22]

Изчисленията по формулата (4.22), извършени за функцията за автокорелация на най-простата форма (3.20) при различни стойности на коефициента a, както и различни на и T, показаха [24], че методът на експоненциално изглаждане увеличава корена -средно-квадратна методическа грешка при определяне на текущата средна стойност от 1 5 - 3 пъти в сравнение с тази, получена по метода на правоъгълника [24]

Апроксимиращата функция във всички тези случаи се избира по метода на най-малките квадрати. Той също така описва прогнозирането на търсенето по метода на плъзгаща се средна и експоненциално изглаждане, включително ефекта на коефициента на изглаждане върху резултатите от прогнозирането за различни форми на търсене. [25]

В съответствие с функцията за събиране и първична обработка на информация се предоставят стандартни операции за обработка на аналогова и дискретна информация, идваща от обект чрез комуникационни устройства с обекта. Системата извършва следните операции: мащабиране, филтриране чрез експоненциален метод на изглаждане, линеаризация на сензорните скали, корекция на дебита на газ и пара за условия на измерване, изчисляване на средните стойности на променливите на процеса за определени интервали от време, проверка на променливите за процеса надеждност, сравнение на променливите стойности с работните настройки, сумиране на числово-импулсните сигнали. [26]

Системата извършва следните видове обработка: мащабиране; филтриране чрез експоненциално изглаждане; линеаризация на сензорните скали; корекция на дебита на газ и пара за условия на измерване; изчисляване на средните стойности на параметрите за определени интервали от време; проверка на параметрите за технологична надеждност; сравнение на параметрите с работните настройки; сумиране на броя на импулсните сигнали. [27]

В работата на английския учен са представени статистически методи за краткосрочно и средносрочно прогнозиране на времеви редове. Основният инструмент за краткосрочно прогнозиране, разгледан в книгата, е методът на експоненциално изглаждане, за средносрочното прогнозиране методът на криволинейните тенденции. Може да служи като справочно ръководство по темата. [28]

Методите от втората група, базирани на предположения за вероятностния характер на потреблението на енергия, комбинират в своя състав голямо разнообразие от методи за прогнозиране, които се основават на принципите и законите на теорията на вероятностите и математическата статистика. Такива методи включват методи за прогнозиране, използващи плъзгаща се средна, експоненциален метод на изглаждане, метод на адаптивно филтриране, метод, използващ вериги на Марков и някои други. [29]

Фазата на прогнозиране е предназначена за изчисляване на статистическите характеристики на търсенето на даден артикул въз основа на времевите редове на търсенето за минали периоди и за статистическо прогнозиране на търсенето за бъдещи периоди. Тук се изчисляват такива статистически характеристики като средно, тенденция, средно абсолютно отклонение и др. Прогнозирането се извършва по метода на експоненциално изглаждане. [тридесет]