Имитационный способ применяется тогда, когда такие закономерности не известны, но в процессе функционирования системы, может быть накоплена выборка данных, содержащих информацию о поведении системы.

В контрольной работе решается задача построения имитационной модели статической линейной системы, имеющей три входа и один выход. Предполагается, что на систему действуют случайные возмущения, результатом которых являются случайные составляющие с нормальным разделением.

Построение математической модели системы

В контрольной работе решается задача построения имитационной модели статической решеткой системы, имеющей 3 входа и 1 выход.

Предполагается, что на систему действует случайное вращение, результатом которого является случайное составление с нормальным распределением.

Формирование матриц Х и Y по исходным данным (обучающая выборка - первые 20 строк матрицы):

Найдем вектор исходных параметров:

1) Транспонируем матрицу Х.

Получаем вектор исходных параметров:

Сформируем матрицы X1 и Y1, полученные из контрольной выборки (следующие 20 чисел):

Для оценки случайности значений временного ряда ошибки необходимо сформировать матрицу Е по контрольной выборке.

Для того, чтобы сформировать матрицу Е нужно:

- найти скалярную величину У2(матрицу Х1 умножить на вектор случайных параметров Р)

- найдем саму матрицу по формуле:

Получим:

Сравним значения в матрице Е (значение сравнивается с предыдущим):

Длина серий получилась равно двум ().

Число серий получилось равное двенадцати().

По формуле должно быть: n > n1 и ф <ф1

Найдем n1 по формуле:

Найдем ф1 по формуле:

Получаем: 15 > 9.476 и 2 < 7.593

Следовательно: n > n1 и ф <ф1 - верно.

Гипотеза об адекватности не отвергается.

Для оценки взаимной зависимости значений ременного ряда, необходимо найти d. Чтобы его найти нужно выполнить следующие действия:

- сформировать матрицы Е1 и Е2

Для того, чтобы получить матрицу Е1 нужно скопировать значения из матрицы Е с 1 по 19; для получения матрицы Е2 мы скопируем значения из матрицы Е, начиная с 0 и заканчивая 18 значением, при этом получим:

Затем по формуле найдем матрицу Е3:

Теперь транспонируем Е3, получим:

Транспонируем матрицу Е, получим:

Затем по формулам находим d:

d=0..2, этом говорит о том, что имеется отрицательная взаимозависимость между ошибками. Гипотеза об адекватности модели не отвергается.

Проверка распределения случайной величины Е на нормальность заключается в оценке двух статистик: асимметрии и эксцесса.

Для того, чтобы найти асимметрию необходимо знать S, она является среднеквадратичной. Среднеквадратичная вычисляется по формуле:

Из этой формулы нам известно Е4.Для того, чтобы найти выполним следующие действия:

Теперь транспонируем полученную матрицу Е4, получим:

Теперь мы можем найти S:

Мы нашли S, теперь можем найти асимметрию (А), подставив Е4 в формулу:

Далее находим эксцесс по формуле, подставляя S. Эксцесс обозначим буквой В.

Получим:

Чем ближе эксцесс к 0, то считается это нормально.

Если выполняется следующее условие

То гипотеза об адекватности не отвергается. Следовательно, гипотеза, об адекватности модели отвергается.

Заключение

В контрольной работе решалась задача построения имитационной модели статической системы, имеющей 3 входа и 1 выход.

Предполагалось, что на систему действует случайное возмещение, результатом которого является случайное составление с нормальным распределением.

В контрольной работе производилась проверка адекватности модели системы. Проверка состояла из трёх этапов:

1. Оценки случайности значений временного ряда ошибки (здесь были выполнены оба неравенства n > n1 и ф <ф1 - это означает, что гипотеза об адекватности не отвергается).

2. Оценка взаимной зависимости значений временного ряда (d=0..2(2.011) - -это означает, что имеется отрицательная взаимозависимость между ошибками).

3. Проверка распределения случайной величины на нормальность (условие, при котором гипотеза об адекватности не отвергается, не выполняется).