Математическое моделирование. Урок 6. Эксперименты с мерой нечеткости модели.

Чтобы смотреть урок полностью, подпишитесь на платный раздел.

В платном разделе статья находится здесь.

На прошлом уроке мы написали на C# программу для решения задачи расчета функции поведения и меры нечеткости системы. Сегодня при помощи этой программы проведем кое-какие исследования, по ходу дела доработав ее. Итак, давайте посмотрим, что будет, если третий столбец не будет случайным, как в нашей задаче, будет зависеть от первых двух. Например, пусть это будет модель разности второго и второго столбца.

Для реализации нашей задумки добавим еще один вариант функции add_row_in_table:

/// <summary>

/// Добавление строки в таблицу модели (для тестирования)

/// </summary>

/// <param name="u1">Первый столбец</param>

/// <param name="u2">Второй столбец</param>

private void add_row_in_table(int u1, int u2)

{

ResDataRow row = new ResDataRow();

row.items.Add(new IntDataClass(u1));

row.items.Add(new IntDataClass(u2));

row.items.Add(new IntDataClass(Math.Abs(u1-u2)));

table.rows.Add(row);

}

...

Разумеется, это будут уже другие данные, с другими параметрами нечеткости, немного меньшими, чем в нашем примере из урока 4:

А теперь разберем другую модель. Рынок акций. А, точнее, историю котировок. Математически она описывается последовательностью элементов каждый из которых имеет следующие поля:

datetime - начальный момент времени;
open - начальная цена на указанный момент времени datetime;
high - наибольшая цена в течении кванта времени, который начинается с datetime;
low - наименьшая цена в течении кванта времени, который начинается с datetime;
close - цена на момент истечения кванта времени, который начался в момент времени datetime;
volume - суммарное количество акций в сделках, современных с момента datetime и до истечения кванта времени;

Квант времени - это промежуток времени, одинаковый для всех элементов данной последовательности. Может быть минута, 5 минут, час, день, месяц, неделя а также любой другой промежуток времени....

...

... Если мы все сделали правильно, то результат должен получиться такой же как и в уроке 5:

Если результат не совпадает, значит, ошибка в классе AnalogTable, так как класс Table мы не меняли. Как найти эту ошибку? ...

...

... Смотрим результат, например, для акций Газпром (интервал 5 минут, период с 2 по 6 ноября 2015 года):

Что значит данный результат? В отрыве от контекста ничего. По большому счету, мера нечеткости - это сравнительная величина, она позволяет сравнить две модели. Лучшая модель та, у которой меньше мера нечеткости. Но таким сравнением мы с вами займемся на следующем уроке.

Последнее обновление ( 16.04.2025 г. )

« След.		Пред. »

Вернуться