Екстраполяційний метод - Велика Енциклопедія Нафти та Газа, стаття, сторінка 1
Екстраполяційний метод
Екстраполяційні методи, що базуються на температурному моделюванні часу, були успішно використані для труб з поліпропілену та полівінілхлориду. Проте температурне моделювання має свої негативні сторони. В основному це пов'язано з можливими змінами структури матеріалу під впливом нагріву. Тому розробка інших екстраполяційних способів залишається важливою складовою досліджень в області тривалої міцності полімерів. У цьому необхідно відзначити метод Гизольфа і Гадовера, який був описаний у попередньому параграфі. [1]
Екстраполяційні методи - це група методів, що ґрунтуються на дослідженні інформаційного масиву за попередній період функціонування об'єкта прогнозу та будуються на припущенні, що протягом прогнозованого періоду зберігається вплив окремих факторів на його розвиток або що на основі минулого досвіду можна обґрунтувати зміну їхньої дії. [2]
Екстраполяційні методи не вимагають затримки сигналу під час проведення дискретизації. Отже, вони можуть використовуватися в системах керування, які працюють в реальному часі. [3]
Екстраполяційні методи прогнозування ґрунтуються на перенесенні подій та станів з минулого в майбутнє. Вони використовуються з успіхом для ситуацій, що повільно змінюються у часі, а точніше для ситуацій, що перебувають у еволюційному розвитку. [4]
Екстраполяційні методи прогнозу поточних та кінцевих показників розробки називають також характеристиками витіснення. Характеристики витіснення можуть бути як інтегральної формі, і у диференціальної. В основному використовується інтегральна форма, як стійкіша до змін системи розробки. В даний часвідомо кілька десятків різних видів характеристик витіснення. [5]
Однак до екстраполяційних методів визначення службових характеристик металу слід підходити з великою обережністю. [6]
Цей метод слід віднести до екстраполяційних методів оптимізації , оскільки за ідентифікацією повинна бути операція визначення екстремуму на отриманій моделі. Він дуже ефективний при простій структурі показника якості, коли апроксимація (11.5.6) ефективна. Проте є широкий клас об'єктів навіть дуже складних, котрим дуже важко визначити систему функцій, якими розкладається вихід об'єкта. Саме ця обставина змушує звертатись до інших методів пошуку екстремуму показників якості складних систем. [7]
Наявні в даний час підпрограми, що використовують екстраполяційні методи трохи менш гнучкі, ніж підпрограми, засновані на інших методах. До того ж вони, очевидно, менш ефективні, особливо при високих вимогах до точності або якщо вихідні результати потрібні по всьому інтервалу інтегрування, а не тільки в його кінці. [8]
Для знаходження стандартних термодинамічних характеристик розчинення електролітів використовуються різні екстраполяційні методи, засновані на використанні в тому чи іншому вигляді теорії дальнодіючих сил Дебая - Хюккеля. [9]
Довгострокові дослідження містять велику невизначеність вихідної інформації, екстраполяційні методи прогнозу стають неприйнятними. Більшою мірою виникає необхідність у професійно-логічному аналізі, що оцінює зміну технології, рівні та розміщення електричних навантажень, зміну техніко-економічних критеріїв. На підприємствах слід резервувати коридори для проходження повітряних або кабельних ЛЕП,місця для спорудження підстанцій та під'їзди для транспортування трансформаторів. [10]
Константа седиментації для нульової концентрації може бути визначена багатьма екстраполяційними методами вимірювань при різних низьких концентраціях. Якщо при цьому також отримана константа дифузії при нескінченному розведенні екстраполяцією значень для більш високих концентрацій, то може бути встановлена молекулярна вага ланцюгових молекул [31]. [11]
Вирішення першої задачі здійснюється добре розробленими в даний час екстраполяційними методами прогнозування. [12]
Приступаючи до аналізу дослідів, слід зазначити, що це экстраполяционные методи , засновані на температурному моделюванні часу, носять формальний характер. [13]
Найпростішими методами прогнозування попиту основі статистичної маркетингової інформації є екстраполяційні методи , засновані на аналізі часових рядів. [14]
Інтерполяційно-екстраполяційні методи мають ряд позитивних якостей, властивих як інтерполяційним, так і екстраполяційним методам. Адаптивна дискретизація безперервного сигналу x (t), як буде показано далі, пов'язана з підбором функцій P (t) для кожного з інтервалів дискретизації AT. При інтерполяційно-екстраполяційних методах процедура знаходження функцій, що наближають, розбивається на два етапи. На першому етапі методами інтерполяції знаходиться функція P (t) для початкової частини A T; інтервалу дискретизації Аг-На другому етапі знайдена функція екстраполюється для значень tti-i - - A Ti і перевіряється відхилення сигналу від цієї функції. [15]