S
i
i
0
j
j
ji
ji
Sx
x
x
х
К
j
N
i
.
,.........
3
,
2
,
1
..
,.........
3
,
2
,
1
(3)
Bunda:
0
i
,
ji
х
-
tegishli omillarning me‟yorlashtirilgan ko„rsatkichlari;
,
j
х
-omillarning o„rtacha ko„rsatkichlari;
S
φ,
S
hj
-omillarning o„rtacha kvadratli og„ishi;
Yangi masshtabda quyidagilarga egamiz:
N
S
N
i 1
2
1
)
(
;
N
x
x
S
N
i
ji
j
ч
1
2
)
(
; (4)
;
0
0
j
x
S
chj
=1, φ
0
=0,
1
0
S
Bunda tanlangan korrelyasiya koeffitsenti ushbuga teng:
0
1
0
0
1
r
0
ji
N
i
i
xj
x
N
N
i
mi
i
x
x
x
N
in
1
0
0
1
0
x
1
r
0
0
i
(5)
ℓ>m. ℓ,m=1,2.........k.
Korrelyasiyaning saylangan koeffitsenti (5) formula bo„yicha hisoblangan
bo„lib, natural masshtabda ifodalangan o„zgaruvchan ko„rsatkichlar orasidagi
koeffitsientga baravar:
47
S
S
N
x
x
x
N
i
i
1
1
0
х
)
)(
(
r
(6)
Me‟yorlashtirilgan
o„zgaruvchan ko„rsatkichlar orasida
regressiya
tenglamasining ozod hadi yo„q va quyidagi ko„rinishdadir:
0
0
2
2
0
1
1
0
.......
k
k
x
а
х
а
х
а
(7)
Tenglamlar (7) koeffitsenti ushbu shartdan topiladi:
min
)
(
1
0
0
N
i
i
i
S
.
S funksiyasi minimum shartlari huddi bitta o„zgaruvchan bog„liq holdagi
kabi aniqlanadi:
0
1
a
S
0
..........
0
2
k
a
S
a
S
, (8)
Shunda normal tenglamalar tizimi ushbu ko„rinishda bo„ladi:
0
1
0
1
2
0
1
1
0
2
0
2
0
1
0
1
0
1
0
2
1
0
1
0
2
1
1
2
0
2
2
0
1
0
2
1
0
1
0
1
1
0
2
0
1
1
1
0
2
0
1
2
2
0
1
1
)
(
........
........
)
(
........
)
(
i
N
i
ki
N
i
ki
k
N
i
N
i
i
ki
i
ki
i
N
i
i
N
i
i
i
k
N
i
N
i
i
i
i
i
N
i
i
N
i
i
i
k
N
i
N
i
i
i
i
x
x
а
х
x
а
x
x
а
x
x
x
а
х
а
x
x
а
x
x
x
а
х
x
а
x
а
(9)
Tenglamaning chap va o„ng qismlarini 1/N ga ko„paytiramiz. Natijada har
bir koeffitsentda (9) formulaga binoan, saylangan korrelyasiya Ch
*
ni olamiz.
Quyidagini e‟tiboga olib,
1
)
(
1
2
1
2
0
0
xj
N
i
ji
S
x
N
Ushbu normal tenglamalar tizimini olamiz:
r
k
k
k
k
x
k
x
x
x
x
x
x
k
x
x
x
x
k
x
x
r
a
r
a
r
a
r
a
r
r
a
r
a
a
r
a
r
r
a
r
a
r
a
a
.......
.......
.......
3
k
2
k
1
2
2
3
2
1
2
1
1
2
1
2
1
x
3
x
2
1
x
x
3
2
x
1
x
x
3
x
2
1
(10)
Shuni e‟tiborga olish kerakki,
1
x
x
x
x
n
n
i
r
r
Korrelyasiya koeffitsentlari yangi
masshtabdagi jadvalning tegishli ustunlarini oddiy ko„paytirish bilan oson hisoblab
chiqiladi. Ko„p parametrli jarayonlar uchun (10) tizim yuqori darajalidir va uni
hisoblash mashinasida hisoblash zarur.
(10) tizimni hal etib, ko„plik korrelyasiya koeffitsenti hisoblanadi:
k
x
k
x
x
r
a
r
a
r
a
R
........
2
1
2
1
(11)
48
Ko„plik korrelyasiya koeffitsenti ko„plik regressiya holida bog„liqlik kuchi
ko„rsatkichi bo„lib hizmat qiladi:
1
0
R
(12)
(7) tenglamani amalda qo„llash uchun quyidagi formulalar bo„yicha natural
masshtabga o„tish zarur:
xj
j
j
S
S
a
в
k
j
j
j
x
в
в
1
0
j=1, 2, ............, k j≠0
Tenglamaning adekvatligi Fisher va Styudent kriteriysi bo„yicha tekshiriladi:
K
R
K
N
R
F
)
1
(
)
1
(
2
2
;
1
1
2
2
K
N
R
R
R
Bizning misolda Fisher kriteriysi regressiyasi tenglamasiga, o„rtacha
tarqalishiga nisbatan qancha marta kamaytirishni ko„rsatadi. G„ ning qiymati
jadvaldagidan qancha ko„p bo„lsa, regressiya tenglamasi shuncha samaralidir.
DGHU algoritmi (dalilarni guruhiy hisoblash usuli). Adekvat matematik
modeli tuzish maqsadida kibernetik modellashtirish nazariyasi («qora
quti»nazariyasi) qo„llaniladi. Bunda modellar ma‟lum tahliliy qonuniyatlar
bo„yicha korreksiyalanadi.
Ma‟lumki (9), «qora quti» nazariyasining samarali usullaridan biri
«dalillarni guruhiy hisoblash» usulidir (DGHU).
DGHU o„z-o„zini idora etishga asoslanib bo„lib, ba‟zi kriteriylar
seleksiyasining global minimumini izlashdan iboratdir. U modelning doimiy
murakkablashishida «tashqi to„ldirish» hususiyatigi ega. Seleksiya kriteriyasini
tanlash evristik va masalani echish maqsadi bilan belgilanadi. Izlash uslubi –
modellarni navbatlab sinashdan iboratdir.
Maqbul modelni izlashda DGHU ning polinominal algoritmlari qo„llaniladi.
DGHU ga binoan izlanayotgan to„liq ta‟rif (1) fandaydir hususiy to„plam bilan
almashtiriladi. Ular ikki dalilning funksiyasi hisoblanadi.
Seleksiyaning birnchi qatorida-Z
1r
=ƒ
r
(χ
t
χ
e
), ikkinchi va kelgusi qatorlarida
)
(
)
1
)(
1
(
,
)
1
(
p
j
p
j
p
jp
f
bunda j – seleksiya qatorlari soni.
Hususiy koeffitsentlar ta‟riflari o„rgatuvchi ergashishlar ma‟lumotlri asosida
aniqlanadi. Buning uchun eng kichik kvadratlar uslubi qo„llaniladi. Tarkibiy
(aproksimatsiyalovchi) funksiya f
r
sifatida ikki argumentga nisbatan ikkinchi
darajadan yuqori bo„lmagan polinomlardan foydalaniladi:
,
2
)
5
(
1
2
)
4
(
1
)
3
(
1
)
2
(
1
)
1
(
1
)
0
(
1
1
ep
р
ip
р
ep
ip
р
ep
р
ip
р
р
з
х
а
х
а
x
х
а
х
а
х
а
а
ikkinchi va keyingi qatorlarida-
,
2
)
5
(
2
)
4
(
)
3
(
)
2
(
)
1
(
)
0
(
ep
jр
ip
jр
ep
ip
jр
ep
jр
ip
jр
jр
jp
а
а
а
а
а
а
Bunda: j-seleksiya qatorlari soni
);
,
2
(
k
j
49
r-hususiy tariflar soni,
;
,
1
2
n
С
р
;
,
1
_______
k
i
е
;
1
,
1
_________
k
i
k-argumentlar soni.
Eng muntazam matematik tarif olish uchun seleksiya kriteriysi sifatida
o„rtacha kvadratik hatosi qiymati ishlatiladi. U alohida tekshiruvchi ergashishlarda
o„lchangan:
,
)
(
1
1
2
2
np
N
j
j
j
np
np
N
S
(15)
Bunda:
j
j
,
-
funksiyalar haqiqiy va hisoblangan qiymatlari j nuqtada;
np
N
-
tergovchi ergashishlardagi imkoni bo„lgan kuzatishlar soni.
Seleksiyaning bir qatoridan boshqasiga bo„sag„a tanlovlar yordamida eng
muntazam «oraliq» deb namlangan o„zgaruvchan ko„rsatkichlar o„tkaziladi. Ular
murakkablashgan sari model murakkabligi ham ortib boradi va qaysidir qatorda u
ob‟ekt murakkabligiga teng bo„lib qoladi. Bu holda o„z – o„zini tanlash kriteriysi
ekstremal qiymati etadi. Yakuniy echim sifatida ohirgi qatorning oraliq
o„zgaruvchanlaridan biri tanlab olinadi. To„liq tarifi o„zgaruvchanlarning to„plami
ko„rinishda namoyon bo„ladi.
Chang – to„zon bo„ronlari davomiyligining hisobi ikki uslubda amalga
oshirilgan.
Tahlilily
bog„liqlikka
(1)
erishish
uchun
O„zbekiston
Gidrometeorologiya hizmatining Farg„ona vodiysi bo„yicha 1936-1978 yillardagi
kuzatuvlar ma‟lumotlaridan foydalanildi. Hisoblash Algol-60 tilida (10, 11)
tuzilgan standart dastur yorlamida BESM-6 mashinasida bajarildi.
Quyidagi jadvalda EHM da korrelyativ-regression tahlil uslubida
hisoblangan natijalar keltirilgan:
Omillar
Korrelyasiya koeffitsientilari
Regressiya
koeffitsenti
Styudent va
Fisher
bo„yicha
ishonchlilik
kriteriysi
Ko„pchilik
Juftlik
Hususiylik
h
1
, h
2
, h
3
, h
4
,
h
5
, h
6
0,99
-
-
-
h
1
0,990
0,991
1,01
h
2
0,557
0,262
0,14
h
3
0,038
0,157
- 32,81
655 va 177
h
4
- 0,103
0,264
- 0,10
h
5
0,102
0,070
3,32
h
6
0,098
0,031
0,14
Chang–to„zon bo„ronlari davomiyligini tavsiflovchi tenglama ushbu
ko„rinishdadir:
6
5
4
3
2
1
141
,
0
321
,
3
1
,
0
81
,
32
01
,
0
01
,
1
2
,
89
Х
gХ
Х
gX
Х
Х
(16)
Tenglamaga mahsus belgilar kiritilgandan so„ng u ushbu ko„rinishga ega
bo„ldi:
50
(h
1
=T
v
; h
2
= u; h
3
= R; h
4
=ΣR; φ = P; h
5
= v; h
6
=ΔS)
P
1
= 89,2+1,011T
v
+ 0,01U – 32,81gR – 0,1ΣR + 3,321g θ+0,14g(ΔS)
Bunda: P
1
– chang bo„ronning sutkadagi davomiyligi, soat;
T
v
– shamolning sutkadagi davomiyligi, soat:
U – shamolning o„rtacha sutkalik tezligi, m/sutka;
R – sutkadagi o„rtacha atmosfera bosim, mbar:
ΣR – sutkadagi yog„ingachilik miqdori, mm;
θ – o„rtacha sutkali havo harorati ,
0
K;
ΔS – ochiq maydon sathi, ming ga;
ΔS=S
0
-S
1
S
0
– umumiy madon, ming ga;
S
1
– o„simlik bilan qoplangan maydon, ming ga.
Tenglamadan ko„rinib turibdiki, shamol eroziyasining kuchayishiga shamol
davomiyligi, uning tezligi, havo harorati kuchli ta‟sir ko„rsata, pasayishiga esa
yog„ingarchilik miqdori ta‟sir qiladi. Keng ochiq maydonlar shamol eroziyasini
kuchaytiradi, atmosfera bosimning oshishini kamaytiradi.
Juft korrelyasiya koeffitsenti ma‟lumotlari shamol davomiyligi (0,990),
shamol tezligi (0,557) va shuningek, havo harorati (0,102) bir–biri bilan kuchli
musbat aloqa va yog„ingarchilik miqdoi (-0,013) bilan musbat aloqada ekanligidan
dalolat beradi.
Hususiy korrelyasiya koeffitsientlari (0,991; 0,262; 0,157; 0,264; 0,070;
0,031) shamol eroziyasining mustaqil o„zgaruvchan miqdorlari bilan aloqasini
belgilaydi. Bu boshqa mustaqil o„zgaruvchanlarning aloqasi hisobidan
chiqarilganda sodir bo„ldi.
Ko„pchilik korrelyasiya koeffitsenti (0,99) shuni ko„rsatadiki, shamol
eroziyasining davomiyligi jami 6 omil bilan o„zaro bog„liqligi ancha yuqori, bu
aloqalarning mustahkamligidan dalolat beradi.
Ko„pchilik korrelyasiya koeffitsientining ahamiyatligi Styudent va Fisher
kriteriysi bo„yicha tekshirildi. Olingan qiymatlar (655 va 1177) jadvaldagidan bir
necha marta ortiq va olingan natijalarning ishonchliligini tasdiqlaydi.
51
2
3
2
5
3
5
3
5
5
2
5
2
4
5
4
5
4
4
2
5
2
3
5
3
5
3
3
2
6
2
2
6
2
5
2
2
2
2
2
1
2
1
2
1
1
2
3
2
5
3
5
3
5
4
2
1
2
4
1
4
1
4
3
2
5
2
3
5
3
5
3
2
2
3
2
2
3
2
3
2
1
2
1
2
4
1
4
1
4
4
2
1
2
3
1
3
1
3
3
2
1
2
2
1
2
1
2
2
2
4
2
1
4
1
4
1
1
2
4
2
3
4
3
4
3
3
2
1
2
2
1
2
1
2
2
2
2
2
1
2
1
2
1
1
2
3
2
2
3
2
3
2
2
2
3
2
1
3
1
3
1
1
2
2
2
1
2
1
1
2
1
5582
,
205605
356
,
4697
7754
,
52030
6912
,
1354938
397
178351
0312
,
2240747
5047
,
666
0775
,
0
6276
,
18
2724
,
3259
4977
,
44
4196
,
3980
6316
,
4697
2651
,
205615
9862
,
52033
3515
,
178362
1587
,
1355004
81414
,
2240858
1683
,
5
0087
,
0
0484
,
0
0971
,
25
5527
,
0
0833
,
30
088
,
0
0088
,
0
0014
,
0
1116
,
0
9668
,
0
2635
,
0
1438
598
,
3167
93
,
4605
5734
,
6098
3849
,
6097
5578
,
0
0004
,
0
1238
,
0
0962
,
0
6297
,
0
6616
,
0
6095
,
0
68
,
5831
3
,
6085
9
,
11916
9
,
1648
1650
171
,
0
2047
,
0
0123
,
0
0787
,
0
5683
,
1
7899
,
0
8249
,
2
0152
,
0
028
,
0
0504
,
0
0486
,
1
0288
,
0
0185
,
0
0052
,
0
0021
,
0
0042
,
0
0739
,
0
989
,
0
1155
,
0
0138
,
0
0363
,
0
0299
,
0
9834
,
0
0975
,
0
113
,
0
028
,
0
0152
,
0
0504
,
0
0288
,
0
0486
,
1
0185
,
0
0017
,
0
0004
,
0
0018
,
0
009
,
0
9961
,
0
009
,
0
4158
,
231
8065
,
244
2226
,
476
1303
,
58
2087
,
57
0985
,
0
1736
,
245
7787
,
231
9523
,
476
2188
,
57
1402
,
58
095
,
0
0086
,
0
0212
,
0
0294
,
0
0437
,
1
0648
,
0
334
,
0
0085
,
0
0211
,
0
0293
,
0
0435
,
1
0645
,
0
313
,
0
9
,
2192
944
3137
4398
4397
616
,
0
gx
gx
gx
gx
gx
gx
gx
х
gx
х
gx
х
gx
gx
gx
gx
gx
gx
gx
х
gx
х
gx
х
х
х
х
х
х
х
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
w
Tekshirilgan izdoshligida o„rtacha farqi 0,5 soatni tashkil etadi.
Hisoblab
chiqilgan ma‟lumotlar O„zbekistoning Gidrometerologiya
hizmatining Farg„ona vodiysi bo„yicha ma‟lumotlari bilan solishtirilgan ikkala
uslubning maqbulligi ma‟lum bo„ldi.
Do'stlaringiz bilan baham: |