Статьи автора

МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ И ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА МОДЕЛЬЮ ВЕРХУЛСТА

Выпуск № 2 от 01.04.2012

На тестовых выборках различного объема, в широких диапазонах сочетаний параметров модели и мощности помехи сравнивается точность известных аналитических методов идентификации модели логистической динамики Верхулста (Перла–Рида). Показано преимущество применения метода Левенберга–Марквардта для реализации метода наименьших квадратов, возможность его использования при моделировании жизненного цикла продукта типа “фетиш”.

985 1

МОДЕЛЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА НА ОСНОВЕ ДРОБНО-РАЦИОНАЛЬНОГО ТРЕНДА С ПРОИЗВОЛЬНОЙ АСИММЕТРИЕЙ

Выпуск № 3 от 07.07.2012

Предложена математическая модель жизненного цикла продукта (товара, услуги, организации) в виде дробно-рационального тренда с произвольной асимметрией. Рассмотрены основные характеристики модели и ее отличия от известных моделей жизненного цикла. На примере моделирования и прогнозирования долей рынка наиболее распространенных операционных систем с помощью данной модели показана высокая точность моделей и прогнозов.

782 1

МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ И ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА МОДЕЛЬЮ ВЕРХУЛСТА

Номер 2 от 12.05.2012

На тестовых выборках различного объема, в широких диапазонах сочетаний параметров модели и мощности помехи сравнивается точность известных аналитических методов идентификации модели логистической динамики Верхулста (Перла–Рида). Показано преимущество применения метода Левенберга–Марквардта для реализации метода наименьших квадратов, возможность его использования при моделировании жизненного цикла продукта типа “фетиш”.

670 1

МОДЕЛЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКТА НА ОСНОВЕ ДРОБНО-РАЦИОНАЛЬНОГО ТРЕНДА С ПРОИЗВОЛЬНОЙ АСИММЕТРИЕЙ

Номер 3 от 20.07.2012

Предложена математическая модель жизненного цикла продукта (товара, услуги, организации) в виде дробно-рационального тренда с произвольной асимметрией. Рассмотрены основные характеристики модели и ее отличия от известных моделей жизненного цикла. На примере моделирования и прогнозирования долей рынка наиболее распространенных операционных систем с помощью данной модели показана высокая точность моделей и прогнозов.

666 1