РУсскоязычный Архив Электронных СТатей периодических изданий
Нефтегазовые технологии/2008/№ 7/
В наличии за
0 руб.
Купить
Облако ключевых слов*
* - вычисляется автоматически
Недавно смотрели:

Допустимые перепады давления на клапанах, регулирующих подачу сырья

Путем сжатия статистических данных могут быть быстро обнаружены и идентифицированы важные изменения в технологических процессах.

Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
Многомерные статистические методы, например, основной компонентный анализ (principal component analysis – РСА), способны сжимать информацию. <...> С помощью такого метода сжатия статистических данных была разработана многомерная методика мониторинга. <...> Расположение этой точки показывает, работает ли установка нормально, или есть ли аномальные зоны. <...> В данной статье описан другой, более эффективный подход к мониторингу процессов с помощью многомерных статистических методов РСА. <...> Этот метод генерирует новый набор переменных, называемых основными компонентами. <...> Каждая основная компонента представляет собой линейную комбинацию исходных переменных. <...> АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ КОМПОНЕНТОВ Мы живем в многомерном мире, но визуально можем представлять этот мир только в трех измерениях. <...> 2), если идентифицируем две линейные комбинации x, y и z с тем, чтобы большая часть вариаций в этих трех переменных была охвачена. <...> РСА представляет собой метод трансформирования данных, который поворачивает данные таким образом, что основная ось находится в направлении максимальной вариации (рис. <...> Мы можем рассмотреть повернутые данные на новых основных осях. <...> Основные оси (компоненты) это векторы в исходном изменяющемся пространстве. <...> Основные компоненты представляют собой выбор LV1=(0,1658X)+(0,6120Y)+(0,7733Z) Основная компонента (направление максимальное дисперсии) новой системы координат путем ротации исходных переменных и их проецирования в уменьшенное пространство, определяемое первыми несколькими основными компонентами, где данные адекватно описаны в упрощенной и более значимой форме. <...> Основные компоненты упорядочены так, что первая описывает самое большое число вариаций данных, вторая – второе по числу вариаций данных и т.д. <...> Основные компоненты должны обладать следующими свойствами: они должны быть ортогональны (т.е. независимы). <...> Первая основная компонента указывает направление максимальной вариации данных. <...> Проецирование данных в направлении <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы: