<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации» &#187; Гагарин Юрий Евгеньевич</title>
	<atom:link href="http://web.snauka.ru/issues/author/gagyrii/feed" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://web.snauka.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Sat, 18 Apr 2026 09:41:14 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru</language>
	<sy:updatePeriod>hourly</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>1</sy:updateFrequency>
	<generator>http://wordpress.org/?v=3.2.1</generator>
		<item>
		<title>Возможность учета неопределенности множества природно-климатических факторов при оценивании объемов потребления электроэнергии населением региона</title>
		<link>https://web.snauka.ru/issues/2017/01/77111</link>
		<comments>https://web.snauka.ru/issues/2017/01/77111#comments</comments>
		<pubDate>Mon, 16 Jan 2017 15:00:19 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Гагарин Юрий Евгеньевич</dc:creator>
				<category><![CDATA[05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ]]></category>
		<category><![CDATA[climatic factors]]></category>
		<category><![CDATA[linear relationship]]></category>
		<category><![CDATA[parameter estimation]]></category>
		<category><![CDATA[uncertainty]]></category>
		<category><![CDATA[линейная зависимость]]></category>
		<category><![CDATA[неопределенность]]></category>
		<category><![CDATA[оценивание параметров]]></category>
		<category><![CDATA[природно-климатические факторы]]></category>

		<guid isPermaLink="false">https://web.snauka.ru/?p=77111</guid>
		<description><![CDATA[В традиционных методах моделирования объемов реализации услуг субъектов естественных монополий, факторы неопределенности либо не учитываются вообще, либо учитываются неявно, что в значительной степени приводит к неполноте и неадекватности учета этих факторов. Как правило, природно-климатические факторы: температура воздуха, продолжительность светового дня, аномальные природные явления, являются источником неопределенности объемов реализации услуг субъектов естественных монополий [1]. Исходные данные, [...]]]></description>
			<content:encoded><![CDATA[<p><span>В традиционных методах моделирования объемов реализации услуг субъектов естественных монополий, факторы неопределенности либо не учитываются вообще, либо учитываются неявно, что в значительной степени приводит к неполноте и неадекватности учета этих факторов.</span><br />
<span>Как правило, природно-климатические факторы: температура воздуха, продолжительность светового дня, аномальные природные явления, являются источником неопределенности объемов реализации услуг субъектов естественных монополий [1].</span><br />
<span>Исходные данные, отражающие объемы реализации услуг и соответствующие значения природно-климатических факторов, можно описать линейной функциональной зависимостью. В процессе оценивания параметров функциональной зависимости для учета погрешности аргументов линейной функции – значений природно-климатических факторов и самой функции – объема реализации услуг можно использовать методы конфлюэнтного анализа [2].</span><br />
<span>Рассмотрим потребление электроэнергии населением региона </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0.gif" alt="" width="16" height="17" /><span> при изменении множества факторов. Предположим, что исходные данные, отражающие потребление электроэнергии населением Калужской области и соответствующие значения факторов, описываются многомерной линейной функциональной зависимостью [2]:</span></p>
<div align="center"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0XZQ0KNHT.gif" alt="" width="116" height="49" /><span>,</span></div>
<p><span>где </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0V0IZUNL6.gif" alt="" width="17" height="25" /><span> – параметры многомерной функциональной зависимости.</span><br />
<span>Модель оценивания параметров с учетом погрешностей, как значений функции </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/01XB2ZRN3.gif" alt="" width="16" height="17" /><span>, так и значений аргументов </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/07DHI314M.gif" alt="" width="17" height="25" /><span> имеет вид:</span></p>
<div align="center"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0(1).gif" alt="" width="124" height="58" /><span>, </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0BRXYE8XC.gif" alt="" width="37" height="24" /><span>,</span></div>
<p><span>где </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/01DKZMPTI.gif" alt="" width="16" height="24" /><span> и </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/073ZX64D6.gif" alt="" width="22" height="25" /><span> – случайные величины, характеризующие ошибки значений </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0PUFXJY3G.gif" alt="" width="18" height="24" /><span> и </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/01NA90RQ0.gif" alt="" width="22" height="25" /><span> соответственно; </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0L089QO7Q.gif" alt="" width="22" height="25" /><span> – неизвестные (истинные) значения </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0T1NQPE81.gif" alt="" width="22" height="25" /><span>.</span><br />
<span>Предположим, что ошибки измерений </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0Y87LMJET.gif" alt="" width="16" height="24" /><span> и </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/077KH7WCR.gif" alt="" width="22" height="25" /><span> – нормально распределенные случайные величины с нулевыми средними значениями, с дисперсиями </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0C6QSRUA3.gif" alt="" width="48" height="26" /><span> и </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0AQNQOGNW.gif" alt="" width="52" height="29" /><span> соответственно.</span><br />
<span>Оценки параметров </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0M736K52V.gif" alt="" width="17" height="25" /><span>, </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0HG56M7X9.gif" alt="" width="45" height="25" /><span> находятся из условия минимума функционала</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/0T8SA9T12.gif" alt="" width="265" height="114" /><span>. (1)</span></div>
<p><span>При нахождении минимума функционала (1) по параметрам </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1.gif" alt="" width="17" height="25" /><span> функции </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(1).gif" alt="" width="57" height="29" /><span> неизвестны истинные значения абсцисс </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(2).gif" alt="" width="22" height="25" /><span> экспериментальных точек, а известны лишь их доверительные интервалы. Поэтому, прежде чем проводить оценку параметров </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(3).gif" alt="" width="17" height="25" /><span>, определим </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(4).gif" alt="" width="22" height="25" /><span>. Истинные значения </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(5).gif" alt="" width="22" height="25" /><span> определяем из условия:</span></p>
<div style="text-align: center;" align="right"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(6).gif" alt="" width="106" height="53" /><span>, </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(7).gif" alt="" width="38" height="24" /><span>.</span><span> (2)</span></div>
<p><span>Оценки параметров находят из следующего условия:</span></p>
<div align="center"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(8).gif" alt="" width="92" height="53" /><span>, </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(9).gif" alt="" width="45" height="25" /><span>.</span></div>
<p><span>При определении </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/1(10).gif" alt="" width="22" height="25" /><span> необходимо следить за тем, чтобы значения </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2.gif" alt="" width="22" height="25" /><span> принадлежали области неопределенности измеренных величин </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(1).gif" alt="" width="22" height="25" /><span>. Когда случайные величины распределены по нормальному закону, требуется выполнение ограничения следующего вида:</span></p>
<div align="center"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(2).gif" alt="" width="104" height="29" /><span>,</span></div>
<p><span>где </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(3).gif" alt="" width="13" height="18" /><span> – коэффициент, определяющийся, исходя из условия доверия.</span><br />
<span>Для линейной функциональной зависимости </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(4).gif" alt="" width="57" height="29" /><span> из (2) получим </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(5).gif" alt="" width="17" height="14" /><span> линейных алгебраических уравнений. Система (2) представляет </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(6).gif" alt="" width="13" height="14" /><span> не связанных между собой систем из </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(7).gif" alt="" width="17" height="14" /><span> линейных уравнений.</span><br />
<span>Практически сначала решается регрессионная задача нахождения оценок </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(8).gif" alt="" width="17" height="25" /><span> при значениях </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(9).gif" alt="" width="54" height="25" /><span>, </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(10).gif" alt="" width="38" height="24" /><span>. Получают первое приближение для оценок </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(11).gif" alt="" width="17" height="25" /><span>. Затем определяют точные значения </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(12).gif" alt="" width="22" height="28" /><span>, при этом проверяется принадлежность новых значений </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/2(13).gif" alt="" width="22" height="28" /><span> области возможных значений </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3.gif" alt="" width="22" height="25" /><span>. Эти действия повторяют до тех пор, пока не выполнится одно из условий:</span><br />
<span>1) на очередном шаге значение функционала (1) меньше заданного числа </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3(1).gif" alt="" width="13" height="17" /><span>;</span><br />
<span>2) на соседних итерациях значение функционала (1) и значения оценок параметров </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3(2).gif" alt="" width="17" height="25" /><span> отличаются незначительно, т.е.</span></p>
<div style="text-align: left;" align="center"><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3(3).gif" alt="" width="84" height="50" /><span>; </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3(4).gif" alt="" width="157" height="50" /><span>, где </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3(5).gif" alt="" width="16" height="24" /><span> и </span><img src="http://content.snauka.ru/web/77111_files/3(6).gif" alt="" width="17" height="24" /><span> – заданные числа;</span></div>
<p><span>3) исчерпан лимит итераций.</span><br />
<span>В процессе оценивания объемов реализации услуг субъектов естественных монополий при случайном характере природно-климатических факторов необходимо получать не только точечные, но и интервальные оценки прогнозируемых показателей [3, 4], что повышает достоверность прогноза и, как следствие, снижает степень неопределенности и повышает эффективность принимаемых управленческих решений.</span><br />
<span>Исследования проведены при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Калужской области (проект № 14-41-03085).</span></p>
]]></content:encoded>
			<wfw:commentRss>https://web.snauka.ru/issues/2017/01/77111/feed</wfw:commentRss>
		<slash:comments>0</slash:comments>
		</item>
	</channel>
</rss>
