Воронеж, Воронежская область, Россия
При оперативном управлении производственными процессами без наличия необходимых количественных показателей, характеризующих их функционирование, практически невозможно сравнение фактических показателей с прогнозируемыми, а значит невозможно выявление причин отклонения и поиска управляющих воздействий, направленных на их устранение. В статье рассматривается вопрос использования регрессионных моделей, полученных в результате обработки экспериментальных данных.
данные, регрессионный анализ, производительность, лесосека, анализ, регрессионная модель
1. Юдина Н.Ю., Применение имитационного моделирования при решении задач проектирования технологического процесса лесосечных работ./ Юдина Н.Ю., Колупаева Т.И., Лемешко А.Ю. // Моделирование систем и процессов.- 2015. - Т. 8. № 1. - С. 73-75.
2. Юдина Н.Ю., Программная реализация модуля "Создание и ведение баз данных" информационной системы проектирования технологического процесса лесозаготовок./ Юдина Н.Ю., Колупаева Т.И., Лемешко А.Ю.// Моделирование систем и процессов.- 2015.- Т. 8. № 1.- С. 75-80.
3. Юдина, Н.Ю. Моделирование и оптимизация процесса лесосечных работ при рубках ухода в малолесных районах [Текст]/ Н.Ю. Юдина // Лесотехнический журнал. - 2013. - № 2 (10). - С. 101-110.
4. Лавлинский, В.В. Теоретические основы формирования моделей и методов взаимодействия информационных процессов [Текст] / В.В. Лавлинский, И.И. Струков // Моделирование систем и процессов. - 2018. - Т. 11, № 2. - С.31-37.
5. Лапшина, М.Л. Адаптация декомпозиционного подхода к проблемам согласования оптимальных планов [Текст]/ М.Л. Лапшина, А.С. Черных, Н.Ю. Юдина // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. - 2017. - № 3 (18). - С. 17.
