Оценивание параметров многомерной стохастической модели при наличии автокоррелированных помех

• Автор: Карпов, Андрей Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 146 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР МЕТОДОВ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1. Методы оценивания параметров, основанные на знании

закона распределения помех наблюдения

1.2. Методы оценивания параметров, не требующие знания

закона распределения помех.

1.3. Задача диагностики функционального состояния человека

1.4. Математические методы и модели, используемые

при диагностике функционального состояния

Выводы по главе 1 .

2. ПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ МНОГОМЕРНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРИ НАЛИЧИИ
АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ
2.1. О состоятельности оценок параметров многомерной авторегрессии при наличии автокоррелированных
помех наблюдения.
2.2. О состоятельности оценок параметров многомерных линейных разностных уравнений при наличии
автокоррелированных помех наблюдения.
Выводы по главе 2
3. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТОЯТЕЛЬНЫХ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ МНОГОМЕРНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРИ НАЛИЧИИ АВТОКОРРЕЛИРОВАННЫХ ПОМЕХ
3.1. Численный метод определения оценок параметров многомерной авторегрессии при наличии
автокоррелированных помех наблюдения.
3.2. Численный метод определения оценок параметров
многомерных линейных разностных уравнений при наличии автокоррелированных помех наблюдения.
3.3. Тесты для численных методов нелинейного МНК.
3.4. Тесты на базе временной модели в форме авторегрессии.
3.5. Тесты на базе временной модели в форме многомерных линейных разностных уравнений
Выводы по главе 3.
4. РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ ПРИКЛАДНОГ О ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ К ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗА ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ РАБОТНИКА ТРАНСПОРТА
4.1. Технология АСПО в обеспечении безопасности перевозок.
Задача построения модели функционального состояния
на основе анализа гемодинамических показателей
4.2. Тестирование программы для построения модели
и осуществления прогноза гемодинамических показателей
4.3. Применение прикладного программного обеспечения для решения задачи построения модели и прогноза функционального состояния работника транспорта
Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ
ЛИТЕРАТУРЫ.
ПРИЛОЖЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Для программных средств АСПО в диссертационной работе реализуется идентификация многомерной стохастической модели функционального состояния работника транспорта на основе разработанного критерия и численного метода оценивания параметров линейной динамической модели. В качестве физиологических показателей рассматриваются гемодинамические показатели и результаты математического анализа сердечного ритма []. АСПО представлена на рис. Статистическая обработка и прогноз гемодинамических показателей позволяет проводить индивидуальный контроль у работника водительской группы на транспорте за лечением и профилактикой заболеваний. Рис. В соответствии с вышеизложенным, актуальной является задача разработки критерия и численных методов определения состоятельных оценок параметров многомерной стохастической модели при наличии автокоррелированных помех в переменных, а также создание прикладного программного обеспечения, реализующего численные алгоритмы и позволяющего производить расчет и прогноз гемодинамичсских показателей работника железнодорожного транспорта с целью диагностики его функционального состояния. Целью диссертационной работы является разработка критерия, численного метода и программного обеспечения для состоятельного оценивания параметров многомерных линейных динамических моделей при отсутствии информации о законах распределения автокоррелированных помех наблюдений. ПО) для оценки и прогноза основных показателей состояния здоровья работников локомотивных бригад с целью обеспечения безаварийности перевозочного процесса. Методы исследования. Научная новизна диссертационной работы заключается в разработке численных методов состоятельного оценивания параметров многомерной стохастической модели на основании критерия, обобщающего ОМНК для многомерных линейных динамических систем при наличии автокоррелированных помех. Практическая значимость. В основе предлагаемого способа достоверного определения «группы повышенного риска» - программный мониторинг численных показателей медицинских параметров и прогноз функционального состояния водителя транспортного средства. Определение «группы повышенного риска» производится на основе сравнения значений показателей, вычисляемых по моделям, с индивидуальными нормами. Реализация и внедрение результатов. Мехатроника в автоматизированных производствах» и рекомендованы для внедрения кафедрам с техническим уклоном с целью повышения эффективности и качества учебного процесса. Численный метод определения параметров многомерных линейных разностных уравнений на основании разработанного критерия минимизации отношения двух квадратичных форм относительно матриц параметров. Программное обеспечение для определения параметров многомерной стохастической модели при оценке и прогнозе гемодинамических показателей работников транспорта. Результаты экспериментальных исследований по моделям прогноза. Апробация работы. Результаты основных положений диссертации доложены, обсуждены и утверждены на: 1) XX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (г. Ярославль, май г. Международной научной конференции для студентов и аспирантов «Современные проблемы математики и ее приложения в естественных науках и информационных технологиях» (г. Харьков, март г. Математическое моделирование, обратные задачи, информационно-вычислительные технологии» (г. Пенза, ноябрь г. VII международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO ’ (г. Москва, январь г. III Международной научно-технической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем» (г. Пенза, октябрь г. Выпуске Дорожного центра научно-технической информации (информационный листок № (РДМО-)-4, г. Самара, октябрь г. Краевые задачи и математическое моделирование» (г. Новокузнецк, ноябрь г. Публикации по работе. ВАК), получены 2 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ. Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, выводов по главам, заключения, библиографического списка использованной литературы и приложения. Объем работы: 2 страницы основного машинописного текста, рисунка, 9 таблиц. Библиографический список использованной литературы содержит 2 источника.