Prévision intermittente de la régression polynomiale

Il s'agit d'une méthode de prévention de la régression polynomiale dans les zones côtières les plus récentes. Après avoir utilisé des modèles d'intervals, la procédure de paramétrage des paramètres d'alimentation en eau est nécessaire pour résoudre les problèmes de ligne. L'optimisation s'effectue selon le schéma de planification de Chebышева. Pour les opérations de régression par intervalles, vous devez utiliser la fonction d'information, en fonction de la fonction statistique. Il y a des informations sur le service, les formalités de stationnement des gares principales, la possibilité d'indiquer l'heure de votre départ состоятельность прогноза. Les prévisions d'intervalles objectifs pour la programmation, y compris les options d'optimisation et de risque la promotion. Les caractéristiques prognostiques les plus récentes sont celles des modèles de régression les plus fiables. Le programme prévoit un programme optimal pour la régression de la situation. Si cela est prévu, vous ne devez pas utiliser les paramètres de régression interne (dans le cadre du programme de planification) pour lesquels vous pouvez restaurer la régression interne. проблему "оптимального статистического окна". Les principaux types de postes de travail permettent d'optimiser la régression par intervalles et les méthodes pratiques.

#ASTTD# Termes de recherche : Подружко А. A. ; Подружко А. C. , Podryjko AA; Podryjko AS , Едиториал УРСС (URSS) , Editorial YRSS (URSS) , Русский , Rysskii , Труды Института системного ANALISа РАН , Trydi Instityta sistemnogo analiza RAN , 9785354005970, 978-5-354-00597-0, 145915