Для прогнозирования параметров объекта необходимо собрать предварительные (априорные) данные. Это достигается путем проведения экспериментов, которые делятся на два основных типа: пассивный и активный. Оба метода предполагают взаимодействие с изучаемым объектом, но принципиально различаются по подходу к сбору информации.
Пассивный эксперимент (метод наблюдений)
Первый способ — пассивный эксперимент, или метод наблюдений. Исследователь не вмешивается в процесс, а лишь фиксирует естественные, произвольные изменения входных условий x(t) и соответствующие им изменения выходного параметра y(t). Цель — накопить большой массив случайных данных для последующего анализа.
Этот метод незаменим в ситуациях, когда активное вмешательство в технологический процесс недопустимо или может нарушить его штатный режим работы.
Обработка данных пассивного эксперимента
Для анализа результатов наблюдений применяется аппарат корреляционного и регрессионного анализа. Собранные данные позволяют построить математическую модель, описывающую взаимосвязь между входными и выходными величинами. Однако важно отметить, что методы корреляционного анализа в чистом виде применимы в основном для построения линейных моделей объекта.
Активный эксперимент
В отличие от пассивного, активный эксперимент предполагает целенаправленное и системное воздействие на объект. Исследователь сам задает значения входных величин, чтобы получить четкое математическое описание поведения системы. Ключевым элементом здесь становится планирование эксперимента.
Цели и задачи планирования эксперимента
Основная цель планирования — разработать такую стратегию проведения опытов, которая позволит извлечь максимальный объем надежной и достоверной информации при минимальных затратах ресурсов. Правильное планирование помогает представить полученные данные в удобной, компактной форме с четкой количественной оценкой их точности, что критически важно для создания адекватных прогностических моделей.