数据采集

 

数据采集是数学建模的基础,数据采集的方法是否正确,影响所建模型的置信度,严重时不能反映实际过程,模型不可用。在系统过程中,每一个因素之间,因素和结果之间,都是相互影响的,所以每一个样本中的数据之间,都具有相关性。在采集数据时,为了使每一个样本中数据具有相关性,把系统过程分为两个过程,即静态过程和动态过程,对应数据采集也有两种方法,即:同时采集和异时采集。

 

     

 

静态过程:多因素对系统过程影响及影响结果,同时发生。通常,因素和影响结果是不能同时发生的,只是相隔时间趋近于零。
如图1:假设系统过程有因素1和因素2影响系统,因素1和因素2对系统同时作用,对系统影响的结果也同时发生。
此时,采集一个数据样本,用同时采集。在因素对系统作用时,对因素1、因素2和结果同时采集数据。

 

动态过程:多因素对系统过程不同时影响,或影响结果不同时发生。
如图1:假设系统过程有两个因素影响系统,在 t1 时因素1首先影响系统,相隔一段时间的 t2 时因素2再影响系统,又相隔一段时间的 t3 时,对系统的影响才全部完成。
此时,采集一个数据样本,用异时采集。 t1 时采集因素1数据, t2 时采集因素2数据, t3 时采集结果数据。