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.