Раздел 7 / 14

Страница 69 / 113

5. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Для продолжения работы требуется Registration

Скачать приложение

Мониторинг и диагностика автомобильных дорог

ПРЕДИСЛОВИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПУТНИКОВОЙ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ ПРИ МОНИТОРИНГЕ И ДИАГНОСТИКЕ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ +

2. ТРЕБОВАНИЯ К ЭКСПЛУАТАЦИОННОМУ СОСТОЯНИЮ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ +

3. МЕТОДЫ УЧЕТА ИНТЕНСИВНОСТИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА +

4. МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ РАЗМЕРОВ ПОВРЕЖДЕНИЙ ДОРОЖНЫХ ПОКРЫТИЙ +

5. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ -

5.1. Контроль ровности дорожных покрытий

5.1.1. Измерение ровности дорожного покрытия трехметровой рейкой

5.1.2. Оценка ровности дорожного покрытия с помощью геодезических инструментов

5.2. Методы измерения ровности высокоскоростным профилометром

5.2.1. Порядок проведения испытаний профилометров

5.2.2. Фильтрация микропрофиля

5.2.3. Определение точности и повторяемости усредненной величины неровностей

5.2.4. Определение точности и повторяемости ординат Микропрофиля

5.2.5. Оценка точности и повторяемости показателя IRI

5.2.6. Оценка точности измерения пройденного пути

5.2.7. Требования к точности профилометров

="bTCont-ISBN9785940747246-SCN0003">Предметный указатель

Раздел 2 / 4

Страница 103 / 214

ЧАСТЬ I. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Для продолжения работы требуется Registration

Скачать приложение

Решение экономических задач на компьютере

Введение

ЧАСТЬ I. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ -

Глава 1. Обработка и анализ одномерной выборки экономических данных

1.1. Понятие стохастической природы экономических данных

1.1.1. Случайная величина и ее численные типы

1.1.2. Основные характеристики случайной величины

1.2. Описательная статистика и ее показатели

1.2.1. Параметры положения

1.2.2. Параметры рассеяния

1.2.3. Параметры формы распределения

1.2.4. Графическое представление распределения случайной величины

1.2.5. Понятие математической модели эмпирического распределения

1.3. Элементы статистического анализа одномерной выборки

1.3.1. Оценка согласия теоретического и эмпирического распределений

1.3.2. Оценка статистических параметров с учетом закона распределения

1.4. Вопросы для самопроверки

Глава 2. Элементы теории статистики малых выборок

2.1. Понятие t-распределения Стьюдента

2.1.1. Параметры t-распределения Стьюдента

2.1.2. Условие корректного применения t-распределения

2.2. Типичные задачи статистической обработки малой выборки

2.2.1. Задачи о вероятном отклонении выборочного среднего от математического ожидания

2.2.2. Задача о минимально необходимом объеме малой выборки

2.2.3. Задача о значимости различий между средними малых выборок

2.3. Вопросы для самопроверки

Глава 3. Основные подходы к линейному приближению парной стохастической зависимости экономических данных

3.1. Понятия приближения стохастической зависимости

3.1.1. Особенности аппроксимации стохастических зависимостей

3.1.2. Понятия стохастической парной зависимости

3.2. Статистики тесноты парной линейной связи

3.2.1. Понятия корреляции и неопределенности

3.2.2. Доверительный интервал коэффициента корреляции

3.2.3. Коэффициент детерминации

3.3. Построение линейной модели и оценка ее качества

3.3.1. Парная линейная регрессия, оценки ее параметров и их вариаций

3.3.2. Доверительные интервалы и гипотезы для коэффициентов регрессии

3.3.3. Доверительные интервалы для зависимой переменной

3.3.4. Требования к распределению остатков

3.4. Обзор основных понятий

3.5. Вопросы для самопроверки

Глава 4. Нелинейное приближение парной эмпирической зависимости

4.1. Постановка основных задач нелинейного приближения

4.1.1. Задача выбора подходящего класса приближающих функций

4.1.2. Проблема оптимальной конечной структуры приближения

4.1.3. Общая схема построения нелинейного приближения

4.2. Определение подходящего класса аппроксимирующих функций

4.2.1. Сравнение аппроксимирующих функций

4.2.2. Построение класса приближений в виде решения дифференциального уравнения

4.3. Оптимизация конечной структуры и точности приближения

4.3.1. Условие наилучшего квадратичного приближения

4.3.2. Алгоритм последовательной оптимизации решения

4.4. Оценка параметров и доверительных интервалов зависимости

4.4.1. Определение параметров методом наименьших квадратов

4.4.2. Замечания о возможности линеаризации зависимости

4.4.3. Доверительные интервалы параметра модели

4.4.4. Доверительные интервалы для зависимой переменной

4.5. Обзор основных понятий парной нелинейной зависимости

4.6. Вопросы для самопроверки

Глава 5. Приближение многомерной зависимости

5.1. Понятия множественной стохастической связи

5.1.1. Простейшая многомерная стохастическая связь

5.1.2. Дополнительные проблемы многомерной зависимости

5.1.3. Множественная корреляция и регрессия

5.2. Оценки тесноты связи

5.2.1. Парная корреляция

5.2.2. Коэффициент многомерной корреляции

5.2.3. Частные коэффициенты корреляции

5.3. Отбор независимых переменных по релевантности

5.3.1. Исключение дублирующих переменных

5.3.2. Выбраковка малозначимых независимых переменных

5.4. Обзор основных понятий многомерной связи

5.5. Вопросы для самопроверки

Глава 6. Простейшие неквадратичные приближения

6.1. Принципы выбора подходящей модели

6.1.1. Обзор модификаций квадратичных и неквадратичных подходов

6.1.2. Критерии выбора подходящей модели

6.2. Равномерное приближение по Чебышеву

6.2.1. Понятие равномерного приближения

6.2.2. Построение равномерного приближения в Excel

6.3. Организация приближения по методу Дубова Р. И

6.3.1. Идея метода Дубова Р. И

6.3.2. Алгоритм подбора параметров в Excel

Глава 7. Временные ряды в экономике и управлении

7.1. Общая характеристика временных рядов

7.1.1. Показатели и формы представления временного ряда

7.1.2. Содержание уровней временного ряда

7.1.3. Виды временных рядов и возможности их использования

7.2. Компоненты временных рядов

7.2.1. Случайная составляющая

7.2.2. Регулярная составляющая

7.2.3. Основные подходы к декомпозиции временного ряда

7.3. Математическая модель регулярной составляющей динамики цен

7.3.1. Вывод дифференциальных уравнений

7.3.2. Решение дифференциального уравнения второго порядка

7.3.3. Численное моделирование, анализ и прогноз временного ряда

7.4. Вопросы для самопроверки

Глава 8. Линейные оптимизационные задачи в экономике

8.1. Понятия прикладной задачи и оптимального решения

8.1.1. Определение прикладной задачи

8.1.2. Методы теории принятия решений

8.1.3. Принципы выбора оптимального решения

8.2. Решение оптимизационной задачи методом перебора

8.2.1. Прямая и обратная задачи

8.2.2. Решение обратной задачи обращением решений прямой задачи

8.2.3. Организация связей в модели с контролируемым фактором

8.3. Задача линейного программирования с двумя переменными

8.3.1. Понятие линейного программирования

8.3.2. Постановка ЗЛП с двумя контролируемыми факторами

8.3.3. Графическое решение ЗЛП

8.4. Общая задача линейного программирования

8.4.1. Экономическое содержание транспортной ЗЛП

8.4.2. Пример постановки транспортной ЗЛП

8.4.3. Поиск решения и оценка его единственности

8.5. Вопросы для самопроверки

5. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО СОСТОЯНИЯ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ

Table of contents

ЧАСТЬ I. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧ

Table of contents