Принцип редукції математичних моделей та його застосування
Анотація
Викладено принцип редукції структури математичної моделі за результатами ідентифікацій. Для диференційних рівнянь атрактора Лоренца продемонстровані застосування та результати принципу редукції і також індукції математичної моделі у вигляді диференціальних рівнянь. Показано приклад редукції моделі у вигляді рекурсивної нейронної мережі. Точність моделі у результаті редукції покращилась у 16 раз.
Посилання
A.N.Tikhonov and V.Y.Arsenin, Solutions of Ill-Posed Problems, New York, USA: Wiley, 1977.
Y.M,Matviychuk. Mathematical modeling of dynamical systems (in ukr.) Lviv 2000 215p. http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/22710
Yaroslav Matviychuk, Olga Karchevska, Increasing the Correctness of Mathematical Models by Novel Reduction Principle, Proceeding of the 16th International Conference on Computational Problems of Electrical Engineering, Lviv, Ukraine, September 2-5, 2015 http://ieeexplore.ieee.org/document/7333351/
Matviychuk Y., Pauchok V. Currency rate forecasting using macromodeling (in ukr.) // Bankivs’ka sprava, № 5-6, 2004. P.73-78.
Matviychuk Y.M., Pauchok V.C. Macromodels of geo-heliogenic quantities identified by experimental data (in ukr.) // Modelirovanie-2008. Transactions. Kyiv, 14-16.05.2008. – Vol.1. – P. 114-118
Авторське право (c) 2023 Ярослав Матвійчук (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
