36. Задачи прогнозирования развития технологий связи (проникновения). Основные характеристики уровня развития. Логистическая модель прогнозирования (логистическая регрессия).
Логистическая регрессия — это статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой.
|
Логистическая регрессия |
|
|
|
|
|
Под логистической функцией понимают функцию, являющуюся решением дифференциального уравнения вида:
Параметр
Общий вид:
Частным случаем логистической функции является S-функция
которая является решением уравнения вида
Для практических целей часто используется логистическая функция в виде:
где
|
|
|
В 1962 г. Е.М. Роджерсом было предложено использование S-кривой для описания процесса внедрения инноваций (Diffusion of Innovations).
|
|
|
Этапы:
|
|
– характеризует скорость роста, а
параметр
– предельно достижимый уровень
развития (численности).
– предельно достижимый уровень
развития (численности),
– коэффициент, определяющий скорость
роста,
– точка перегиба.
37. Задачи оптимизации. Постановка задачи оптимизации – основные этапы: предметная область, параметры управления, показатели состояния, модель, целевая функция. Пример постановки задачи оптимизации для сети с коммутацией каналов. Оптимизации качества обслуживания (минимум потерь).
|
Качество обслуживания в сети с КК |
Рассматривается
сеть связи с коммутацией каналов (КК).
Структура сети задана графом. Сеть
состоит из
Выберем в качестве целевого показателя средневзвешенную вероятность потери вызова в сети
Целевая
функция:
|
узлов связи и
направлений связи (ребер графа).
— число каналов в
направлений связи
— интенсивность нагрузки в
направлений связи (Эрл)
— общее число каналов в сети
.
.
