моделирование 1ч 1441
Цель работы:
- построение моделей парной линейной и нелинейной регрессии для описания исходных данных;
- определение параметров уравнения парной линейной регрессии;
- определение параметров уравнений парной нелинейной регрессии;
- выбор уравнения модели парной регрессии, наиболее точно описывающего исходную зависимость.
-
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Основные определения и понятия теории моделирования
- Роль и место моделирования в исследовании систем
- Задачи моделирования
- Подходы к построению моделей
- Классификация видов моделирования
- Подходы в математическом моделировании
- Требования к программно-техническим комплексам
- Классификация пакетов моделирования
- Концепция структурного моделирования систем
- Структура и свойства математической модели
- Классификация математических моделей
- Общий подход к формированию математических моделей
- Этапы математического моделирования
- Основные правила построения математических моделей
- Способы представления и оценки статических моделей
- Парная регрессия. Оценка параметров парной регрессии.
- Линеаризация нелинейных регрессий
- Множественная регрессия. Оценка параметров множественной регрессии
- Основные способы представления динамических моделей
- Математические модели непрерывной системы
- Представление моделей в пространстве состояний
- Представление моделей в виде передаточных функций
- Преобразование пф в дифференциальные уравнения
- Интегрирующее звено
- Апериодическое звено
- Колебательное звено
- Дифференцирующее звено с замедлением
- Модели объектов управления
- Описание математической модели дпт нв
- Представление модели дпт нв в виде детализированной структурной схемы
- Представление модели дпт нв в виде передаточной функции
- Представление дпт нв в виде модели в пространстве состояний.
- Математические модели движения морских судов
- Модель горизонтального движения надводного судна.
- Модель судна – модель Номото
- Модель рулевой машины
- Модель внешней среды
- Моделирование дискретных систем. Преобразование непрерывных линейных систем к дискретной форме
- Идентификация линейных дискретных систем
- Авторегрессионные модели
- Структуры моделей управляемого объекта
- Спецификации моделей
- Armax-модель
- Постановка задачи идентификации
- Параметрические методы идентификации
- Метод авторегрессионной идентификации
- Идентификация в векторно-матричной форме
- Лабораторные работы Лабораторная работа №1. Изучение пакетов моделирования
- Краткие сведения о среде Matlab
- Описание среды Scilab
- Задание на лабораторную работу
- Лабораторная работа №2. Исследование статических зависимостей. Определение параметров парной регрессии
- Цель работы:
- Порядок выполнения работы
- Содержание отчета
- Тестовые данные
- Контрольные задания
- Лабораторная работа №3. Исследование статических зависимостей. Определение параметров множественной регрессии
- Задание на лабораторную работу
- Варианты заданий
- Содержание отчета
- Лабораторная работа № 5. Исследование динамических моделей линейных систем (в форме Коши и векторно-матричном виде)
- Задание на лабораторную работу
- Лабораторная работа № 6. Преобразование моделей (нм – дм). Исследование дискретных моделей
- Порядок выполнения работы
- Содержание отчета
- Лабораторная работа № 7. Идентификация параметров динамических моделей линейных систем. Авторегрессионная идентификация
- Задание на лабораторную работу
- Порядок выполнения работы
- Приложение:
- Лабораторная работа № 8. Идентификация параметров динамических моделей линейных систем. Идентификация в пространстве состояний
- Задание на лабораторную работу
- Порядок выполнения работы