|
Нелинейной регрессии
Баланс экономических интересов производителей и потребителей обеспечивается при минимальном значении К„ (совокупных издержек в расчете на 100 тонно-километров). Отвечающие ему значения A, S, Т устанавливаются методами нелинейной оптимизации.
Второй подход обычно применяется в случае, когда подобрать соответствующее линеаризующее преобразование не удается. В этом случае применяются методы нелинейной оптимизации на основе исходных переменных.
"Многие исследователи нейронных сетей являются инженерами, физиками, нейрофизиологами, психологами или специалистами по компьютерам, которые мало знают о статистике и нелинейной оптимизации. Исследователи нейронных сетей постоянно переоткрывают методы, которые известны в математической и статистической литературе десятилетиями и столетиями, но часто оказываются неспособными понять как работают эти методы"
Задача (2.19) - это задача нелинейной оптимизации, которое имеет
сматриваемого класса являются моделями нелинейной оптимизации,
получим задачу многомерной нелинейной оптимизации с целевой функци-
В случае нелинейной оптимизации следует иметь в виду, что любой алгоритм ищет лишь локальный минимум. Минимумов может быть много, и алгоритм в зависимости от начальных условий может "сойтись" к различным минимумам. Поэтому в случае нелинейной оптимизации необходимо попробовать различные начальные условия поиска, чтобы увеличить уверенность в получении действительно минимально (или максимально) возможного результата для целевой функции. В данном случае можно повторить поиск, стартовав со значения п = 61.
Процедуры поиска решения в Excel используют симплекс-метод, алгоритмы нелинейной оптимизации и метод «ветвей и границ» для решения линейных и целочисленных задач с ограничениями.
В случае нелинейной оптимизации следует иметь в виду, что любой алгоритм ищет лишь локальный минимум. Минимумов может быть много, и алгоритм в зависимости от начальных условий может "сойтись" к различным минимумам. Поэтому в случае нелинейной оптимизации необходимо попробовать различные начальные условия поиска, чтобы увеличить уверенность в получении действительно минимально (или максимально) возможного результата для целевой функции. В данном случае можно повторить поиск, стартовав со значения п = 61.
Надстройка MS-Excel, позволяющая осуществить поиск оптимального решения для задач линейной (и нелинейной) оптимизации с ограничениями. Число переменных решения не может превышать 200. Для каждой изменяемой ячейки (переменной) может быть задано по 2 ограничения (снизу и сверху). Кроме того, можно задать 100 дополнительных ограничений.
Сезонная составляющая очевидна во многих случаях, где задействованы финансовые и экономические показатели. Сезонные колебания - это колебания вокруг тренда, которые возникают в периоды до одного года. Сезонную составляющую можно рассчитать путем вычитания тренда из исходного значения временного ряда. Тренд показывает обший тип изменений в объеме реализации нефтепродуктов. Тренд можно выделить с помощью скользящих средних. Тренд в данном случае представляет собой динамику реализации нефтепродуктов за период 01.01.99-01.07.01 г г. с разбивкой по кварталам. Анализируя тренд с помошью метода нелинейной регрессии, получили расчетный прогнозный объем реализации нефтепродуктов на период 01.07.01 -01.07.03 гг. с разбивкой по кварталам. Если к полученным расчетным прогнозным значениям объемов реализации нефтепродуктов прибавить средние колебания реализации нефтепродуктов по периодам
Модели простой линейной и нелинейной регрессии
Модели нелинейной регрессии. Повысить точность оценок может позволить применение моделей нелинейной регрессии. Часто используют полиномиальные модели
Анализ тренда предназначен для исследования изменений среднего значения временного ряда с построением математической модели тренда и с прогнозированием на этой основе будущих значений ряда. Анализ тренда выполняют путем построения моделей простой линейной или нелинейной регрессии.
Модели простой линейной и нелинейной регрессии.........88
— Оценка тренда с помощью линейной и нелинейной регрессии.
Эти формулы справедливы только для линейной регрессии. Тем не менее их можно использовать для оценки качества генерализации, проводимой полностью обученной нейронной сетью (т.е. частным случаем нелинейной регрессии). При работе с нейронными сетями Сбудет означать общее количество весов связей в модели. Кроме того, убедитесь, что этими формулами используются простые корреляции; если нейронная сеть или регрессионная программа возвращает квадраты корреляций, следует извлечь квадратный корень.
и индекс корреляции рху - для нелинейной регрессии (0 <рху < 1):
• регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам. Примером нелинейной регрессии по включаемым в нее объясняющим переменным могут служить следующие функции:
2.6. КОРРЕЛЯЦИЯ ДЛЯ НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Уравнение нелинейной регрессии, так же как и в линейной зависимости, дополняется показателем корреляции, а именно индексом корреляции (/?):
Накопленной нераспределенной Накопленного купонного Наличного денежного Начислять амортизацию Налогообложения налоговый Налогообложения осуществляется Налогообложения принимается Налогообложения составляет Налогообложение физических Налоговый инспектор Налоговые инспекции Налоговые освобождения Налоговые правонарушения вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
