Аналитическое и численное исследование селективных свойств критерия несмещенности ошибок в задачах индуктивного моделювання
Вивчено селективні властивості критерію незміщеності помилок та його взаємозв’язок з відомими критеріями МГУА, а також з класичним критерієм незміщеності розв’язків. Теоретично доведено, що критерій незміщеності помилок є адекватним зовнішнім критерієм МГУА. Чисельно досліджено поведінку мінімуму ць...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2012 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2012
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207484 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Аналитическое и численное исследование селективных свойств критерия несмещенности ошибок в задачах индуктивного моделювання / Е.А. Савченко, В.С. Степашко // Проблемы управления и информатики. — 2012. — № 2. — С. 39–50. — Библиогр.: 9 назв. - рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Вивчено селективні властивості критерію незміщеності помилок та його взаємозв’язок з відомими критеріями МГУА, а також з класичним критерієм незміщеності розв’язків. Теоретично доведено, що критерій незміщеності помилок є адекватним зовнішнім критерієм МГУА. Чисельно досліджено поведінку мінімуму цього критерію при різних рівнях шуму в даних і показано, що він має властивість перешкодостійкості.
Selective properties of the error unbiasedness criterion and its relationship with known GMDH criteria, including the classical decision unbiasedness criterion, are studied. It is proved theoretically that the error unbiasedness criterion is an adequate external GMDH criterion. The behavior of this criterion minimum at different levels of noise in data is numerically investigated, and its noise-immunity property is demonstrated.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |