Морозов, Ю. В. та Morozov, Y. V. (2021) ПЕРЕВІРКА ТА ТЕСТУВАННЯ КОМП'ЮТЕРНОЇ ПРОГРАМИ ДЛЯ ОБЧИСЛЕННЯ КОЕФІЦІЄНТІВ ЛІНІЙНИХ РІВНЯНЬ НОРМАЛІЗОВАНОЇ РЕГРЕСІЇ. Вісник Національного університету водного господарства та природокористування (3(95)). с. 89-103.

Text Vt959 (1).pdf Download(336kB)

Анотація

Для вирішення завдань оптимізації складних багатопараметрових технічних систем можливе використання квазілінійних моделей, що базується на лінійних рівняннях нормалізованої регресії. Врахування нелінійності взаємозв'язків між вхідними параметрами та вихідними показниками аналізованих систем проводиться шляхом складання лінійних рівнянь щодо ймовірнісних значень, а не безпосередньо спостережуваних. Особливістю методу обробки вхідної інформації є попередня її заміна спочатку на рангові, а потім на імовірнісні змінні. Реально виконувати ці операції можна з допомогою розрахунків на комп'ютерних програмах, написаних на сучасних кодах. Розглянута логіка реалізується в програмі, написаній у коді VBStudio. Процес перевірки та тестування цієї програми проводився шляхом порівняння результатів тестового розрахунку, опублікованого у науковій літературі, із сучасним розрахунком. Результати комп'ютерного розрахунку за вказаною методикою добре збігаються з контрольними результатами без використання комп'ютерних технологій і мають дещо кращі показники кореляційного зв'язку. Повний коефіцієнт множинної кореляції перевірочного розрахунку дорівнює 0,84758 при 0,84, відповідно, у контрольного розрахунку. Середня квадратична помилка коефіцієнта множинної кореляції становить 0,032492 при 0,034 у контрольного розрахунку. Причиною цього є краща точність комп'ютерних розрахунків та відсутність деяких несуттєвих помилок, знайдених у тестовому розрахунку. В цілому, розглянута комп'ютерна методика може бути успішно використана для обчислення коефіцієнтів лінійних рівнянь нормалізованої регресії. Розв'язання систем таких рівнянь для кількох показників методами лінійної алгебри дозволяє ставити та вирішувати завдання оптимізації та прогнозування.

Title in English

VERIFICATION AND TESTING OF A COMPUTER PROGRAM FOR CALCULATING THE COEFFICIENTS OF LINEAR EQUATIONS OF NORMALIZED REGRESSION

English abstract

To solve optimization problems for complex multi-parameter technical systems, it is possible to use quasilinear models based on linear normalized regression equations. The nonlinearity of the relationship between the input parameters and the initial indicators of the systems under consideration is taken into account by drawing up linear equations with respect to probabilistic values, and not directly observable ones. A feature of the method of processing input information is its preliminary replacement, first by rank and then by probabilistic variables. In reality, these operations can be performed using calculations on computer programs written in modern codes. The logic implemented in a program written in VBStudio code is considered. The process of checking and testing this program was carried out by comparing the results of the test calculation published in the scientific literature with the modern calculation. The results of the computer calculation according to the indicated method are in good agreement with the control results without the use of computer technologies and have slightly better indicators of the correlation. The full multiple correlation coefficient of the verification calculation is 0.84758 at 0.84, respectively, for the control calculation. The mean square error of the multiple correlation coefficient is 0.032492 at 0.034 for the control calculation. The reason for this is the best accuracy of computer calculations and the absence of some insignificant errors found in the test calculation. In general, the considered computer technique can be successfully used to calculate the coefficients of linear equations of normalized regression. The solution of systems of such equations for several indicators by methods of linear algebra makes it possible to formulate and solve problems of optimization and forecasting.

Перегляд елементу

Завантажень