Методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплине "Моделирование технологических процессов в рыбоводстве", страница 19

 = x*t + et = x*+ et,         t = ;

(3.31)

где:

 et - независимые во времени ошибки наблюдений, имеющие нормальное распределение с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией.

Наблюдаемые значения выловов при пропорциональном квотировании   вычисляются по формуле

=  · ,

(3.32)

где:

 - измеряемое перед выловом значение биомассы эксплуатируемой популяции;

       - коэффициент пропорциональности, подбираемый опытным путём.

Имея натурные наблюдения  с помощью НМНК можно подобрать параметры l и N для выражения (3.28), считая, что xt+1=0, а  известно. Затем можно вычислить случайные возмущения xt, обусловливающие колебания параметра l. Если эту задачу удастся решить и ошибки модели несущественно превышают ошибки наблюдений, можно считать, что первый этап идентфикации выполнен. После этого можно пытаться решить задачу анализа выловов на предмет их оптимальности, максимизируя сумму выловов (урожай) при ограничениях, обеспечивающих выживаемость популяции. Для постоянной квоты для этого используется уравнение (3.28). Для пропорциональной квоты задача сводится к оптимизации коэффициента k с использованием выражений (3.28) и (3.29).

Далее для краткости будем обозначать получаемые оценки параметров и переменных также, как их истинные значения, так что уравнения (3.27), (3.28) и (3.29) будут иметь один и тот же вид.

В предлагаемом здесь упрощённом для практических применений методе идентификации модели можно выделить следующие этапы.

1.  Подбираются НМНК-оценки параметров l и N. Для подбора можно использовать выражения (3.28) и (3.29). Выражение (3.27) можно использовать для контроля, если имеются наблюдения над эталоннной популяцией.

Подбор l и N  осуществляется с использованием целевой функции

S 2 =2,    S 2→min,

(3.33)

где x*t  - значения, вычисляемые по формулам (3.28) и (3.29) с известным значением .