Работы автора

В работе исследовано важное свойство метода наименьших модулей (англ. least absolute deviation, LAD) при разработке линейной регрессионной зависимости, в соответствии с которым число нулевых ошибок аппроксимации равно числу оцениваемых параметров модели. Предложен алгоритмический способ наделения этим свойством других методов оценивания параметров путем ввода в рассмотрение булевых переменных и формирования некоторых ограничений на ошибки при оптимизации соответствующих функций потерь. Реализация разработанной вычислительной схемы продемонстрирована на формировании задачи линейно-булева программирования для метода антиробастного оценивания параметров. Рассмотрен численный пример, связанный с построением модели добычи газа на опытно-промышленной установке УПГ-102 Ковыктинского газоконденсатного месторождения . В качестве независимых переменных при этом задействованы: приход водометанольного раствора, рабочее давление сепараторов С101 и С102б.

В работе описан алгоритмический способ определения численных оценок параметров простой формы вложенной кусочно-линейной регрессии методом смешанного оценивания. Его суть состоит в их одновременной идентификации методами наименьших модулей и антиробастного оценивания, каждый из которых «работает» на своей подвыборке данных исходной выборки. Этот способ сводится к решению задачи линейно-булевого программирования. Решен численный пример.