Отрывок: 23) где τk max – максимальный интервал корреляции, N1 – число отсчетов импульсной характеристики, зависящий от вида корреляционной функции: N1 = ent[ τk max ∆ ]. (2.24) Так как ИКФ характеризует частоту появления событий в интервале, то накладывая на формулу 2.16 условие из [7]: P(Lk, τk max) = P(θLk ≥ τk max ∧ θLk−1 < τk max) = = FLk−1(τk max) − FLk(τk max) , (2.25) где θLk – оценка числа анализируемых отсчетов. Получим число анализируемых отсчетов (2...
Название : Моделирование и анализ вероятностных характеристик потоков событий
Авторы/Редакторы : Ефремова Д. В.
Прохоров С. А.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Ефремова, Д. В. Моделирование и анализ вероятностных характеристик потоков событий : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / Д. В. Ефремова ; рук. работы С. А. Прохоров ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2020. - on-line
Аннотация : В этой выпускной квалификационной работе проводится моделированиевременных рядов и анализ вероятностных характеристик потоков событийдля определения различных вероятностных характеристик. Дляпредоставления результатов имитационного моделирования и оценкиполученных результатов.Целью работы является изучение процесса статистического иимитационного моделирования потоков событий и проведения анализахарактеристик этих потоков при помощи оценок и погрешностей.В рамках выпускной работы произведен анализ классификации потоков,методов их изучения и алгоритмов их генерации и моделирования.Проведенанализ предметной области и разработана логическая модель системы наоснове методологии UML 1.5. Построение модели функционированиясистемы выполнено в интернет-сервисе draw.io.Система реализована с помощью средств языка программирования C# всреде разработки MicrosoftVisualStudio 2010.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20200914101427
Ключевые слова: классификация потоков
временные ряды
моделирование потоков
имитационное моделирование
оценка вероятностных характеристик
погрешности оценок
потоки событий
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Ефремова_Дарья_Вячеславовна_Моделирование_анализ_вероятностных.pdf1.62 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.