Модели параметры: Как стать моделью: модельные агентства, параметры, гонорары

Содержание

Как стать моделью: модельные агентства, параметры, гонорары

Как стать моделью? Еще десять лет назад на вопрос о необходимых для этого данных был конкретный ответ: «Высокий рост (желательно от 175 см), длинные ноги, соответствие параметрам». Сегодня все изменилось — в мире, где одновременно можно называться моделью, инфлюенсером и активистом, строгие рамки уже неактуальны.

Благодаря социальным сетям модель стала не просто лицом с обложки модного журнала или «вешалкой для одежды». Теперь это самодостаточная личность с собственной историей и мнением. Внешние данные для этой профессии не стоят на первом месте. Возьмем, например, топ-модель и активистку Адвоа Абоа, которая стала обладательницей награды «Модель года» 2017 Британского модного совета. Она известна не только благодаря необычной внешности, но и из-за непростой истории о борьбе с зависимостями и депрессией.

Чтобы понять, какие требования предъявляет к кандидатам модельная индустрия сегодня, как начать карьеру и чего ожидать от моделинга, Vogue встретился с одним из руководителей популярного британского модельного агентства Models 1 Ханной Джоуит и топ-моделью Алексиной Грэм.

С чего начать

«Для начала советую изучить сайт Models.com, где вы найдете всю информацию об официально зарегистрированных агентствах по всему миру, — говорит Ханна Джоуит. — Выберите те, которые вам нравятся и которым, как вам кажется, вы могли бы подойти. Лучше всего представить себя на личной встрече, по возможности советую хотя бы на день поехать в город, где находится нужное агентство. После того как менеджер сможет оценить вас вживую, он, возможно, предложит контракт. Но даже если это не случилось, опускать сразу руки не стоит. Посетите два-три разных агентства, послушайте разные мнения и изучите предложения. Если вам отказали сразу несколько агентств, просто попробуйте себя в каком-то другом деле.

Кроме того, будьте бдительны, если агентство предлагает вам заплатить некую сумму за то, чтобы начать сотрудничество, уходите сразу. Также есть множество недобросовестных агентств, которые берут деньги за создание портфолио, а в итоге даже не занимаются поиском работы для моделей».

© Ganni осень-зима 2021

Необходимые параметры

По словам Джоуит, интернет и социальные сети оказали большое влияние на список требований, предъявляемый к моделям. «Безусловно, есть определенные модельные параметры, но иметь стройное тело, длинные ноги и симпатичную внешность не достаточно, чтобы стать моделью, — уверяет Ханна. — Сегодня для успешной карьеры требуется гораздо большее: трудолюбие, приятный характер, жизнерадостность, общительность и готовность в любой момент выйти на работу. Модель не может позволить себе выходной, если ее забукировали на съемку.

Девочкам с ростом ниже стандартных параметров расстраиваться не стоит. Они также могут построить успешную карьеру в моделинге и много зарабатывать. Если раньше такие модели подходили разве что для бьюти-съемок, то с популярностью онлайн-шопинга у них появилось больше возможностей для работы. Растущий рынок инфлюенсеров также дает нетипичным моделям зеленый свет — если у вас много подписчиков и высокая активность в социальных сетях, это будет одним из решающих факторов для клиента».

Сколько получают модели

Конечно, все мы помним знаменитую фразу Линды Евангелисты: «Меньше чем за 10 тысяч долларов я даже с кровати не встану» и внушительные гонорары ее коллег по цеху в 1990-е, но, как говорит Алексина Грэм, с современной реальностью это имеет мало общего. «Я начала карьеру модели, когда мне было 18, и первые пять лет зарабатывала очень мало, — рассказывает она. — Только на шестой год мои гонорары стали более существенными, и к тому моменту я уже была готова все бросить. Секрет успеха в трудолюбии. Нужно много работать, верить в себя и не сдаваться на полпути. И еще мне очень повезло с букером, что тоже немаловажно».

© Azzedine Alaia весна-лето 2003

Совет начинающим моделям

Джоуит считает, что понимание того, как работает индустрия — первый шаг к успеху. Изучайте модные съемки, следите за хорошими фотографами и другими моделями. Смотрите, как они двигаются в кадре, позируют, ходят по подиуму.

Она также советует всегда быть в форме и вести здоровый образ жизни. «Профессия модели — тяжелый труд, который требует большой самоотдачи. Те, кто сегодня находится в топе, — это усовершенствованные версии самих себя, так же как спортсмены или танцоры. И все усилия стоят того — вы будете знакомиться с талантливыми людьми, путешествовать, хорошо зарабатывать. Каждый день будет отличаться от предыдущего. Да, бывают трудные периоды, но когда все хорошо, работа модели — это работа мечты».

Как стать стать моделью: что вам нужно чтобы стать фотомоделью

Мир модельного бизнеса обладает притягательной силой. Красота, всемирная известность, внушительные гонорары… Каждая девушка хотя бы раз мечтала о таком. Профессия модели сегодня входит в перечень престижных. Но на самом деле достичь успеха в этой сфере очень непросто. Кроме выдающихся внешних данных, понадобится и упорный труд. Итак, профессия модель: как ею стать?

Так что же нужно чтобы стать моделью? Первый ориентир — соответствие стандартам роста, параметров фигуры, веса. Раньше ценились исключительно модели, наделенные классической красотой. Но сегодня руководители агентств часто отмечают, что существует спрос на нестандартные типажи, а также моделей, способных существенно перевоплощаться в зависимости от виденья и поставленной задачи. И поскольку специализаций в модельном бизнесе достаточно много, агентства могут заинтересоваться теми претендентами, которые не подпадают под обычные требования. Разные направления мира моды выдвигают свои требования. Что нужно для того чтобы стать моделью определенной специализации?

Ближе всего к стандартам находится специализация «подиумная модель». Требования достаточно строгие. Кроме умения грациозно двигаться, нужен рост от 172 см, вес 50-55 кг, объемы не больше 90-60-90.

Востребованность «маленькой модели» (рост 158-172 см) значительно ниже. Те, кто подпадает под эти параметры, снимаются в рекламе, работают для каталогов. Подобная ситуация и с моделью «plus size» (рост 170-175 см, объемы 95-85-110). Чаще всего снимаются для каталогов, иногда участвуют в демонстрациях коллекций. Как стать фотомоделью со специализацией «plus size»? Кроме соответствия параметрам, девушка должна быть гармонично сложенной, иметь красивые черты лица.

Часто соискатели задаются вопросом: до скольки лет можно стать моделью? Ответом на этот вопрос является «возрастная» специализация. Обычно карьеру в модельном бизнесе начинают девушки 14-16 лет, и уже в возрасте до 30 лет профессиональный путь заканчивается. Но работа после 30 лет вполне возможна. «Возрастные модели» пользуются спросом для рекламной съемки, работы в журналах.

Среди других специализаций профессии — «характерные» типажи, которые обладают особым амплуа; «парт-модели» — в рекламе снимаются не полностью, а только руки, шея и т. п. Это достаточно востребованная специализация — особенно для косметики, ювелирных украшений, — которая открывает двери перед многими претендентами, не подходящими под стандарты отрасли, но желающими узнать, как стать моделью.

Конечно, чтобы достичь желаемого, недостаточно просто соответствовать требованиям. Вряд ли можно рассчитывать на счастливую случайность, по которой скаут -агент, специализирующийся на поиске новых лиц, случайно заметит выдающуюся красоту и пригласит на работу в известное агентство. Нужно приложить усилия, постараться заявить о себе и изучить основы проф. мастерства.

Для начала подготовить портфолио. Сегодня предложений для проведения профессиональной съемки достаточно. Но тем, кто нацелен на карьеру в модельном бизнесе, эффектных отретушированных снимков будет недостаточно. Нужны также снэпы (термин “snapshots”) — стандартизованный набор фотографий, как минимум, из шести снимков и больше. Требования достаточно жесткие: никакого макияжа, ретуши, позирования — только максимальная натуральность. Минимальный набор состоит из трех портретных фото (профиль, фас и ¾) и трех фото в полный рост (профиль, фас и сзади). На таких снимках нужно быть в открытом купальнике или белье черного или другого нейтрального цвета. Для чего нужны снэпы? Чтобы агентство или студия сориентировались, какими данными владеет претендент. Часто соискатели интересуются, можно ли сделать стандартный набор фото самостоятельно. По большому счету, да, но следует обратить внимание на качество снимков.

Затем второй этап — поиск агентства, которое может заинтересоваться “новым лицом”. Лучше всего начать с лидеров на модельном рынке. На большинстве сайтов можно найти форму для связи — анкету, к которой предлагают прикрепить фотографии.

Те, кто интересуется, что надо чтобы стать моделью, знают: чаще всего первым карьерным шагом будет обучение в школе моделей. Отбор проходит на конкурсной основе, курсы рассчитаны приблизительно на 2,5 – 3 месяца. Учащиеся получают теоретические знания и практические навыки:

  • изучают дефиле — работу на сцене и подиуме;
  • получают представление о составляющих модельного бизнеса — о кастингах, контрактах, менеджменте;
  • совершенствуют умение показать себя во время съемок;
  • получают знания о косметологии;
  • овладевают азами актерского мастерства.

Конечно, обучение в школах моделей не дает гарантий на успешную карьеру. Профессионалы отрасли предостерегают новичков от того, что некоторые учебные заведения делают бизнес на желании попасть в мир моды — получают оплату за обучение, подготовку портфолио, но фактически старта не дают. А вот крупные агентства указывают, что выпускники их школ составляют около половины ежегодного пополнения рабочего состава.

Затем придется проявить характер. Ведь чтобы принимать участие в бесконечных кастингах, надеясь заявить о себе, понадобится упрямство и умение не сдаваться. Трудолюбие, готовность постоянно работать над собой, уверенность в собственных силах — эти те черты характера, которые необходимы будущей модели.

Какой модельный рост для девушки. Какими параметрами должны обладать модели? Параметры идеальной модели

Какая девочка не мечтала увидеть свое фото на страницах модного глянцевого журнала, в рекламе и т.д. Конечно, причин этому можно назвать очень много: известность, иногда богатство, перспективы, знакомства и т. д. Всем известны параметры 90 – 60 - 90 . На что только не готовы сделать девушки, чтобы добиться такой фигуры ! И стоит ли идти на такие жертвы?

Скаут одного из самых известных парижских модельных агентств Marilyn Agency (которое подарило нам таких звёзд, как Наоми Кэмпбелл и Кейт Мосс) Филипп Попадопоулос в одном из своих интервью назвал параметры его моделей:

« Мы отбираем моделей ориентируясь на критерии парижской и нью-йоркской моды. Нам нужны действительно очень худые девушки , с тонкими длинными руками и выделяющимися плечами. Для нас крайне важен рост – не ниже 176см и не выше 184см. 1/3 роста модели должно составлять туловище, то есть от макушки до талии. Пропорции 90-60-90 уже никому не интересны. Популярны стали слудющие параметры - 86-59 (60)-89 . Объяснение этому следующее – ведь это самые известные Дома моды диктуют нам такие каноны, и мы должны им соответствовать.»

Девушки забывают о своём здоровье, в мозгу существует одна только цель - 86-59 (60)-89. Были даже попытки увеличить параметры из-за огромного количества смертей и заболеваний, таких как анорексия ! Но, никаких изменений не было, так как девушки добровольно доводят себя до такого состояния.

Анорексия – психологическое отклонение. Отказ от употребления пищи, ведущий к полному истощению организма.

Вес моделей

Вес моделей должен быть относительно маленьким. Поэтому девушки, работающие моделями сутками почти ничего не едят, при этом много работают. На самом деле модель - это очень сложная профессия и без сильного намерения во что бы то ни стало добиться на этом поприще успеха, врядли можно добиться больших побед. Но всё возможно, надо только сильно хотеть и верить в то, что всё получится!

Таблица соотношения веса и роста для моделей

1.50м = 34кг 1.65м = 42кг

1.53м = 35кг 1.68м = 43кг

1.54м = 36кг 1.70м = 44кг

1.55м = 37кг 1.73м = 45кг

В современной модельной индустрии важным критерием является универсальность модели. Конечно же, для некоторых стремление к идеальным параметрам важно, однако сегодня это не есть популярно среди девушек. Главное отличаться интересной и нетипичной внешностью, чтобы руководители заметило модель, и с ней было легко работать. Единственным строгим критерием сегодня остается рост. Какого роста должна быть модель? А это очень простой вопрос, ведь агентства приглашают девушек с параметрами выше 175 см, чтобы соответствовать специально пошитой для них одежде.

Карьеру модели стоит начинать как можно раньше, ведь она весьма коротка и скоротечна. Идеальным является возраст от 14 до 17 лет. Нынче большинство девушек модельной внешности 15-17 лет, ведь после 20 лет очень тяжело начинать все с нуля. Красавицы подиума, что достигли 25 лет и считаются звездами своего дела, востребованы намного больше.

Что касается роста модели мужчины, то он обязательно должен быть в пределах 176 до 185 см, а вес 59-70 кг. Тело парня обязано иметь хорошие формы, но не быть перекачанным, ведь это уже в прошлом. Особую значимость имеет лицо, оно должно быть необычным и в то же время увлекающим, интересным окружающим. Приветствуется небольшой размер одежды – 46-48. Особенно если модель мужского пола стремится работать за рубежом, то это просто идеальные формы для успешного будущего.

Известные модели, доказавшие, что при небольшом росте можно стать популярной

Модельеры пришли к главному выводу, что при росте выше 170 см одежда лучше садится и прилегает к телу. И если же требования к параметрам могут иногда меняться, то к росту модели никогда. Стройность можно всегда откорректировать, например, заняться спортом, сидеть на хороших диетах, а вот с ростом ничего сделать невозможно. Хотя, бывают некоторые непредсказуемые случаи. Еще одним примером есть Летиция Каста, что при росте ниже 170 см стала главным идеалом красоты.

Очередной пример – это топ-модель Твигги, которая была первой худышкой с ростом 169 см в истории модельного бизнеса. У нее так и не получилось выйти на подиум, однако в конце 60-х она выпустила собственно разработанную линию одежды. Фотографии Твигги были отправлены в капсуле в космос.

Лонекке Энгель – еще один образец модели небольшого роста. Ее рост составлял 167 см. Но, благодаря ее индивидуальности и обаянию, модель с легкостью заключила контракт на 3 миллиона долларов с модельными агентствами в Лондоне.

Такие модели как: Наталья Водянова, Наоми Кемпбелл, Синдия Кроуфорд, Клаудия Шиффер безупречны не только лицом и фигурой, но и особенно большим ростом. Самой недешевой моделью в Европе есть Клаудия Шиффер. С ростом 180 см она является весьма востребованной.

Модель – это профессия, и ею может называться только та девушка, которая в обязательном порядке приставлена к определенному модельному агентству на постоянную работу. Главные особенности, которыми обязана иметь модель:

  • неподражаемая внешность;
  • обаяние;
  • индивидуальный характер;
  • естественный образ.

Параметры модели обязательно должны быть идеальными, ведь сегодня модельный бизнес выставляет четкие критерии по отбору. Необходимо прикладывать множество усилий для того, чтобы выглядеть сногсшибательно:

  1. учиться разговаривать;
  2. для прекрасной фигуры сидеть на множестве диет и отказывать себе во вкусностях;
  3. развиваться морально;
  4. уметь достойно себя вести в кругу известных людей.
  5. Главным критерием является безупречная фигура, рост и формы, что есть лицом модельного бизнеса.

На сегодняшний день образец идеальной модели – высокая худая девушка, рост которой начинается от 175 сантиметров и выше, имеющая достаточно узкие бедра, не превышающие 90 см, привлекательные черты лица, что дадут профессионалам легко поэкспериментировать с имиджем и стилем

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

  1. Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста - 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
  2. Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
  3. Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам - максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
  4. Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

  1. Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
  2. Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
  3. Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
  4. Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Модельный мир делится на мужской и женский. Каждый из них имеет особые правила приема и отбора, и в каждый мир ежедневно приходят тысячи новых людей. Но через что им приходится пройти, чтобы попасть в этот мир?

Что надо сделать, чтобы стать моделью?

Для девушек

В первую очередь, стоит правильно оценить свои шансы и возможности. Женские кастинги могут быть очень жестокими в плане агрессивной реакции конкуренток. Вам могут испортить одежду, обувь, сбить прическу или даже выстричь волосы. И все это из-за того, что девушки увидят нового конкурента. Поэтому, приходя на кастинг, надо быть готовой ко всему, и лучше держаться отдельно от всех.

На кастингах очень много внимания уделяют модельной походке, ее можно отработать и дома, главное приходить на кастинг уже подготовленной.

А вот если девушка красивая, но не фотогеничная, или у нее отсутствует харизма и обаяние, то не стоит даже пытать свои шансы в мире моды, это пустая трата времени, сил и денег.

Существует ряд обязательных требований, на которые представители модельных агентств обращают внимание больше всего:

  1. Рост. Конечно, в разные области модельного бизнеса требуются девушки разного роста, но все же большая часть модельных агентств, которые набирают девушек для показов, отдают предпочтение девушкам среднего модельного роста - 172-183 см. Но если девушка харизматична и хорошо сложена, она может стать моделью и при росте 165 см.
  2. Возраст. Существует система модельного бизнеса, при которой модель становится популярной. Прийдя в модельный бизнес в 14-15 лет, спустя 2-3 года девушка начинает получать выгодные заказы и принимать участие в крупных показах. И уже спустя 8-10 лет, к 25-27 годам, потихоньку уходит из модельного мира. Поэтому модельные агентства не связываются с девушками старше 23 лет, это бесперспективно.
  3. Параметры. Есть общеизвестные модельные параметры 90-60-90, но это относительный показатель или по современным меркам - максимальный. Но если вы на 1-2 см больше, это не страшно.
  4. Необычное лицо. Существует несколько типов модельных лиц, которые востребованны в мире моды – детское, анорексичное и имеющее нестандартные черты.

Как стать моделью мужчине

Мужчинам-моделям немного легче. Их рабочий возраст значительно длиннее, они могут начать карьеру и в 30, а при хорошей фигуре и внешнем виде работать до 50. При этом зачастую мужчин приглашают в модельный мир из клубов или просто с улицы, так как у них может быть интересный типаж, красивая фигура или походка.

Но как и у женщин, модели мужчины имеют свои требования:

  1. Рост. Мужским модельным ростом считается от 183-188. На более высоких мужчин проблематично подбирать одежду для показов.
  2. Необычные черты лица так же очень востребованы и в мужской моде.
  3. Худощавость. Но при этом желательно, чтобы мужчина имел не сильно развитую мускулатуру, и его тело смотрелось мужественно.
  4. Размер одежды. Самые востребованные модели имеют размер 46-48, реже 48-50. А вот мужчины с большими размерами не востребованы в модельном мире.

Бедра – самый важный из параметров. И, как правило, начинающие модели не умеют его правильно измерять, не понятно, в каком месте бедер мерить. Так можно получить и 90 см и 94 см.

Чтобы его правильно определить, нужно обхватить лентой верхнюю часть бедер и провести через все бедра. Правильный объем – максимально большой объем, который показывает линейка.

Какими конкретно должны быть рост и параметры зависит от того, в какой стране модель хочет работать и какой модельной работой заниматься.

Модельные параметры для работы за границей.
Самый жесткий отбор идет для девушек, которые хотят работать за границей. Они должны обладать ростом от 172 см (реже от 170 см ), обхват
ом в бедрах 86-88 см . В идеале у девушки должен быть рост 176-180 см . С таким ростом она сможет работать во всем мире. Девушке с ростом 170-175 см тяжело быть конкурентноспособной в Европе, но вполне возможно успешно работать в Азии. Верхний предел роста моделей около 184 см , девушки выше испытывают проблемы в своей карьере. Когда начинающая модель приходит в агентство в возрасте 12-17 лет с желанием работать за границей, объем ее бедер не должен превышать 86 см при росте 170-176 , и 88 см при росте около 180 см иначе она будет неконкурентноспособной. Далее, когда девушка уже будет полноценно работать за границей, объем ее бедер может быть до 90 см , но превышать это значение очень нежелательно.

В модельном бизнесе важен каждый сантиметр. В контрактах с международными агентствами прописывается, какими параметрами обладает девушка на сегодняшний день. Модель должна сохранять их на все время действия контракта. Бывают такие условия контракта, когда девушку могут оштрафовать, если параметры изменились хотя бы на 1 см. Дико? Добро пожаловать в модельный бизнес!

«А если у меня рост 168 см? У меня нет шансов?», – спросит меня девушка с ростом 168 см.
Хочу сразу сказать, что в модельном бизнесе, не смотря на жесткие рамки, всегда существуют исключения. Да, есть девушки, которые и с ростом 168 см работают. Всегда ключевым понятием является «конкуренция». Чем модель ближе к идеальным стандартам, тем у нее больше шансов побеждать на кастингах. Можно ли работать моделью с ростом 168-170 см? Можно. Но будет особенно тяжело конкурировать.

Модельные параметры для работы в России.
В нашей стране пока модельный бизнес не на том уровне. Нет таких жестких рамок, как на Западе.

Подиумная модель.

Если модель хочет работать на показах, она должна обладать параметрами близкими к 90-60-90 (плюс-минус 2 см, хотя грудь может быть и меньше) и рост от 173 см . Идеальный рост для работы на подиуме 175-182 см. По большому счету, параметры относятся только к подиумной работе.

Фотомодель.

А сейчас хорошие новости! Фотомодели могут обладать любыми параметрами!

Фотомодели могут быть худые и толстые, молодые и старые, разные.

Посмотрите рекламу на ТВ или на билбордах. Каких людей Вы там видите? Правильно, разных. Таких, как в жизни. Может быть они немного ярче, артистичнее, харизматичнее, чем основная серая масса людей, но к модельным параметрам это не относится.

«А правда, что для фотомодели рост не имеет значения?»

Иногда действительно не имеет, но в большинстве случаев имеет значение. Когда вы видите в журналах моделей, как правило, они имеют рост от 170 см.

Перед показами, на кастингах или примерках, у моделей всегда измеряют рост и параметры, перед фотосъемками этого никто никогда не делает. Нужно просто, чтобы у девушки была красивая фигура, а уж нужна ли худенькая или «девушка в теле» зависит от конкретной фотосъемки и задач.

Промо-модель.

Если девушка хочет работать на выставках стендисткой, презентациях, то для нее также не важны точные цифры в параметрах, важна визуально красивая фигура. С виду высокая, худенькая, этого достаточно. Т.е талия может доходить примерно до 65 см , а бедра до 95 см .

Как вырасти до модельного роста?
К сожалению, пока не существует средств, которые бы помогли вырасти на 10-15 см, которых так не хватает для модельной работы, но вырасти на 3-4 см вполне реально!
Опытные специалисты нашей школы моделей разработали комплекс, позволяющий за время обучения в школе вырасти на 3-4 см.
Перед началом занятий мы измеряем рост новичков, а потом делаем это вновь спустя 2-3 месяца. У обучающихся наблюдаются изменения в росте. Делая специальные упражнения, позвоночник выпрямляется, и идет заметная прибавка в росте. Каждый может убедится в этом на своем опыте.

Проверь свои параметры!

Параметры модели—ArcGIS Pro | Документация

Любую переменную модели можно задать как параметр модели. Есть две основных причины сделать переменную модели ее параметром:

Настройка параметров модели

Чтобы сделать переменную модели ее параметром, модель необходимо отредактировать в ModelBuilder. В ModelBuilder щелкните правой кнопкой переменную и выберите Параметр. Если переменная является параметром, рядом с ней появляется буква P.

Имя переменной используется в качестве подписи параметра модели. Можно переименовать параметр модели, переименовав переменную в ModelBuilder. Щелкните правой кнопкой переменную, выберите Переименовать и введите новое имя. При открытии модели на панели Геообработка имя параметра будет изменено на новое. Значение переменной используется в качестве значения по умолчанию соответствующего параметра модели. Если у переменной нет значения в ModelBuilder, параметр модели будет пустым.

Чтобы выходные данные модели появлялись в истории геообработки, сделайте их параметрами модели. Например, если на выходе вашего инструмента создается HTML-файл, и вы хотите, чтобы пользователь мог щелчком открыть файл на панели История геообработки, сделайте выходной HTML-файл параметром модели.

Свойства параметра модели

Можно изменить некоторые свойства параметров модели, используя окно модели Свойства. Эти свойства влияют на то, как параметры будут появляться при открытии модели на панели Геообработка.

Щелкните правой кнопкой любую модель набора инструментов и выберите Свойства, а при ее редактировании в ModelBuilder – щелкните кнопку Свойства на ленте.

Порядок

Измените порядок параметров, перетаскивая их в нужные места и расставляя в нужном порядке на вкладке Параметры в окне Свойства инструмента.

Обязательные или дополнительные

Параметры инструмента могут быть либо обязательными, либо дополнительными. Назначение обязательных параметров происходит автоматически, в зависимости от использования параметров в модели. Например, если переменная используется как входные данные для обязательного параметра инструмента в модели, этот параметр будет обязательным. Можно изменить параметры модели с дополнительных на обязательные, однако нельзя сделать обязательные параметры дополнительными.

Чтобы сделать дополнительный параметр обязательным, задайте Тип дополнительного параметра Обязательный на вкладке Параметры окна Свойства инструмента.

Категория

Параметры можно объединить в категорию. Параметр в категориях отображаются в ниспадающем разделе при открытии инструмента на панели Геообработка.

Фильтры

Фильтры параметров используются для ограничения или запрета входных значений или данных, которые можно указать для параметра инструмента модели. Например, для фильтра Список значений требуется, чтобы параметры были указаны только значения из списка. При введении для параметра значений, которые не соответствуют фильтру, появится сообщение об ошибке. Модель невозможно запустить, пока не будет введено корректное значение.

Доступны следующие фильтры:

  • Список значений – Список предустановленных ключевых слов. Можно задать фильтр значений списка для строковых или числовых параметров модели.
  • Диапазон – Минимальное и максимальное числовое значение. Диапазон открытый, т.е. включает пограничные – минимальное и максимальное – значений.
  • Класс пространственных объектов – Список допустимых типов объектов, включающий точки, мультиточки, полилинии, полигоны и мультипатч.
  • Файл – Список допустимых расширений, например .txt или .gpx.

    Не вводите точку перед расширением. Например, введите txt, а не .txt. Разделяйте значения в списке точкой с запятой (;). Например, чтобы допустимыми были файлы .txt и .csv, введите txt; csv.

  • Поле – Список допустимых типов полей, включающий short (короткое целое), long (длинное целое), single (с плавающей точкой одинарной точности), double (с плавающей точкой двойной точности), test (тест), date (дата), OID, geometry (геометрия), BLOB, raster, GUID, global ID и XML.
  • Рабочая область – Тип допустимой рабочей области: папка файловой системы, локальная и корпоративная база геоданных.

Зависимость

Вы можете сделать так, чтобы один параметр зависел от значения другого параметра. Типичным применением этого является зависимость одного параметра, поддерживающего атрибутивное поле, от другого, для которого допускается класс пространственных объектов или таблица.

Символы

Можно сохранить слой файла с настроенными символами и использовать его в качестве шаблона, определяющего, как выходные данные вашей модели будут отображаться при их добавлении на карту. Этого можно добиться двумя способами:

  • Задать опцию Символы выходного параметра пути к файлу слоя, например, C:\Data\LandUseOverlay\Symbolized.lyrx на вкладке Параметры окна Свойства инструмента.
  • Добавить инструмент Применить символы к слою в конце модели и задайте параметр Слой символов для пути к файлу слоя.

Вес и рост Топ-Моделей. Таблица их роста и веса. Советы будущим девушкам моделям!

Модель — это смоделированный человек, соответствующий параметрам, утвержденным компетентными специалистами области, которые строятся на определенных стандартах и понятиях современного общества!

Рост и вес моделей

Ирина Шейк!

О чем вам говорит это имя? — А фамилия вам ни о чем не говорит?

Ирина Шейк – это известная модель и неплохая актриса. Настоящая ее фамилия – Шайхлисламова.

Почему красотка решила ее сменить?

Пусть это звучит банально, но…. — Для простоты восприятия! Ведь «выдуманный» вариант звучит короче и легче, чем настоящий.

Известность девушке принес роман с футболистом Рональдо. Но это еще не все факты! Стоит отметить, что Ирина стала лицом множества журналов и брендов.

Параметры

Вес Ирины – пятьдесят пять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят восемь сантиметров.

Неплохое «весоворостовое» соответствие, согласны?

Что помогает Ирине держать свое тело в такой потрясающей форме?

Спорт, физические нагрузки и рациональное питание. Не поверите, но других секретов по поводу поддержания изящности фигуры у модели нет!

*

Русская красотка с веснушечками…. Какие ассоциации у вас вызывает это словосочетание? — Подумайте, но недолго! Ладно! Не буду вас больше мучить догадками….Внимание!

Аня Вялицына!

Она очень многого добилась в бизнесе моделей!

Теперь расскажу о ее весе и о росте.

Вес – пятьдесят три килограмма.

Рост – 1 метр 76 сантиметров.

Аня предлагает несколько диетических меню!

Начну с того, которое понравилось больше персонально мне:

На завтрак:

  1. Несколько кусочков нежирного мяса.
  2. Два куриных яйца.
  3. Чашечка горяченького чая (зеленого).
  4. Маленький хлебец со сливочным маслом.
  5. Стаканчик мультифруктового сока.

На обед:

  1. Овощной салатик.
  2. Стаканчик горячей воды.
  3. Сто граммов рыбки или мяска.
  4. Чашечка горяченького чая.
  5. Кусок хлеба.
  6. Три ложки творога.

На ужин:

  1. Стаканчик зеленого чая.
  2. Несколько кусков рыбки.
  3. Два любых овоща.
  4. Апельсиновый сок.
  5. Небольшой бутерброд.

А вот и второе диетическое меню:

Утречко:

  1. Одно яйцо (всмятку).
  2. Черный чай без сахара.
  3. Стаканчик холодной воды.

День:

  1. Творожок.
  2. Чаек (без сахара).
  3. Стаканчик холодной воды.

Вечер:

  1. Стаканчик холодной воды.
  2. Творог.
  3. Зеленый чай.

Быстрее вы похудеете при помощи второй диеты. Но первая вам понравится гораздо больше! Перечитайте оба меню несколько раз, чтобы в этом убедиться.

*

Каролина Куркова!

Модель по имени Каролина Куркова утверждает, что не придерживается совершенно никаких диет, не прислушивается ни к каким хитреньким советам!

  • Она утверждает, что это природа подарила ей такие внешние данные и параметры!

Вес – пятьдесят девять килограммов.

Рост составляет – сто семьдесят семь сантиметров.

Модельный бизнес в России

Он, конечно, не так круто развит в РФ, как на Западе, но все же!

Параметры моделей и фотомоделей несколько отличаются. Начну рассказывать, пожалуй, с модельных, чтобы было интереснее.

Девяносто – шестьдесят – девяносто!

  • И ничего особенного!

Такое цифровое сочетание вы хорошо помните и очень часто встречаете. Не огорчайтесь, если ваши параметры отличаются на несколько единиц (в ту или в другую сторону). Такая малость не испортит вашу модельную внешность!

Идеальный вес для подиумных моделей колеблется в диапазоне между такими циферками:

Минимум – сто семьдесят пять. «Необходимый» максимум – сто восемьдесят три.

*

Таблица роста и веса топ-моделей

Многие девушки интересуются таблицей, в которой есть данные веса и роста топ-моделей.

Приведем эти данные:

*

Теперь перейдем к рассказу о фотомоделях

  • Занимать их места могут все (независимо от пола, телосложения и возраста)!

Фото — модельный бизнес «выбирает» в свои ряды настоящих, жизненных, естественных людей.

Пользуются ли модели и фотомодели приемом «модельной тарелочки»?

Попробуйте и вы! Купите маленькую (по размеру – игрушечную, кукольную) тарелку. Запомните, что только с нее вы можете кушать свои завтраки, ужины, обеды! В гости, разумеется, брать этот предмет с собой не нужно, чтобы вас не засмеяли и не поняли неправильно.

*

Советы для тех, кто мечтает стать моделью

  • Меняйте свой образ жизни!

Прекратите много кушать, поздно засиживаться у монитора ноутбука (компьютера)! Не делайте то, что может нанести вред вашей фигуре и вашему здоровью.

  • Не завидуйте тем моделям, которые уже успели достигнуть невероятных высот в карьере!

Вполне возможно, что повезет и вам в этом деле. Будьте целеустремленной и напористой. Чтобы добиться своего.

  • Не думайте, что модели ничего не делают!

В любой профессии часто встречаются сложности. И вы должны это понять уже сейчас, пока карьера модели — это теоретическая часть вашей жизни.

  • Не верьте в то, что можно похудеть за один день или за два!

Похудеть реально лишь за несколько недель! Возможно, что и больше времени для этого потребуется. У каждого человека – свой организм.

  • Не изнуряйте себя диетами и не мучайте голоданием, если вам не удается «подвести» свое тело к параметрам моделей!

Попробуйте себя в роли фотомодели или актрисы. В этих сферах у вас тоже есть шансы!

  • Держите себя в форме!

Не «налетайте» на пищу, когда у вас появляются неприятности в жизни, либо на работе. Пока вы жуете еду – проблема стоит на месте. Она не решается, а висит над вами.

  • Берегите индивидуальность!

А чтобы ее не растерять, нужно не так уж и много. Просто будьте собой. Не копируйте знаменитостей. Быть собой – это здорово! Проверьте это сами, если на слово не верите. Удачной проверки вам, дорогие красавицы!

  • Учитесь быть разной, оставаясь собой!

Сложная задачка? А жизнь – это вообще непросто. Вы успели, наверное, это заметить. Решите задачку, примените ее решение на практике – отыщите ключик к успеху.

Модное продолжение . . .

Узнай — Как стать самой, Самой!

Здесь — Секреты идеальной фигуры!

Смотрите — Как можно стать очень красивой!

лучшие невысокие модели, условия показов, фасоны одежды и успешная карьера Можно ли стать моделью с ростом 165

Кейт Мосс, Кара Делевинь, Летиция Каста - все эти красотки прославились на весь мир, благодаря своей успешной карьере в модельном бизнеса. Думаешь, все они высокие длинногие и стройные? А вот и нет! Ну, конечно, они стройные, но как для супермоделей низковаты. При росте 1.70 тебе будет «ох» как непросто уговорить кастинг-менеджеров взять на тот или иной показ, съемку или другой проект. Вопреки существующим правилам, этим топ-моделям удалось не только убедить агентства в своей особенности, но и построить головокружительную карьеру в модельном бизнесе.

Рост: 1.70. Чем знаменита: прежде всего тем, что она Кейт Мосс.=) Но до того как она заработала «имя», Кейт создала т.н. тренд на худобу «героиновый шик», а также блистала на шоу таких марок как Calvin Klein, Louis Vuitton и Chanel.

Рост: 1.73. Чем знаменита: Одним из самых читаемых аккаунтов в Instagram среди шоу-бизнесовой элиты, а также дефиле на показах Saint Laurent, Burberry, Fendi, Chanel и других знаменитых марок. Ее рост в свое время вызывал много споров среди представителей агентств и менеджмента брендов. Сама же Кара уверяет, что до сих пор не знает своих точных параметров и сетует на то, что и сейчас ей говорят, что она низковата для большого подиума.

Рост: 1.71. Чем знаменита: Эта американская модель, лицо Maybelline, знаменита своими ярко-розовыми волосами, которые стали настоящим трендом среди модниц в Tumblr. Да, ее рост всего 1.71, но это не остановило ее стать звездой показа Chanel (она даже открывала показ круизной коллекции 2015), а также лицом Chanel eyewear.

Рост: 1.70. Чем знаменита: Джорджия - дочь рок-музыканта Мика Джаггера и топ-модели Джерри Холл. Она пошла по стопам матери, несмотря на свой довольно скромный рост. Неоднократно дефилировала на шоу Fendi, Louis Vuitton и Chanel.

Рост: 1.65. Чем знаменита: самая невысокая модель в мире. Но это не помешало ей блистать на показах Chanel и Versace.

Рост: 1.69 . Чем знаменита: неоднократно блистала на показах Victoria’s Secret, Louis Vuitton, Roberto Cavalli и других брендов, несмотря на свой маленький рост, Летиция - любимица многих кутюрье, включая Доминико Дольче и Стефано Габбана.

Чтобы стать моделью, не обязательно быть высокой, худой и изящной. Мужчины и женщины ростом 165 сантиметров и ниже могут получить контракт в модельном агентстве, если знают, в чем заключаются их сильные и слабые стороны. В мире моды ключевую роль играют высокие и худые модели, однако есть и другие возможности самореализации. Если вы станете применять свои сильные стороны там, где они востребованы, вы сможете добиться успеха.

Шаги

Как сделать так, чтобы вас заметили

    Познакомьтесь с фотографом. Прежде чем приступить к поискам работы, вам следует найти хорошего фотографа. Лучше всего подобрать такого фотографа, который сможет и снимать вас, и делать макияж. Для снимка крупным планом вам нужно будет использовать немного косметики.

  • Поищите таких фотографов в интернете.
  • Возможно, вам также удастся найти фотографа через агентство, с которым вы планируете работать.
  • Оплатите работу фотографа. Да, вам придется заплатить за снимки крупным планом. Это потребует определенных затрат, однако работа модели часто требует определенных усилий. Вам нужно получить как можно более качественные снимки. Старайтесь найти фотографа с возможностью сделать макияж.

    • Фотограф сделает несколько снимков (иногда это количество доходит до сотни), а затем предложит вам выбрать фотографии для обработки.
    • Снимки можно делать на улице и в студии. И те, и другие помогут вам найти работу, если их сделает профессиональный фотограф.
  • Изучите информацию о разных модельных агентствах. Поговорите с друзьями, которые работают в этой сфере, и попросите посоветовать вам людей в модельных агентствах. Если у них не будет полезных контактов, изучите информацию о местных агентствах в интернете. Лучше работать с агентством, которое располагается в вашем городе, чем тратить на дорогу более часа в один конец.

    Свяжитесь с модельным агентством. Отправляйтесь туда сами, если вам это будет удобно. Лучше встретиться с представителями агентства лично. Договоритесь о встрече и принесите с собой фотографии крупным планом. Будьте уверены в себе, но помните, что вам следует внимательно выслушать рекомендации сотрудника агентства. Отправьте электронные письма в другие агентства, если вам кажется, что они могли бы работать с вами.

    • Ищите агентства, которые занимаются съемкой частей тела либо другими съемками, которые предполагают большее разнообразие фигур.
    • Ведите себя профессионально. Если решите написать электронное письмо, не забудьте прикрепить снимки.
    • Расскажите о своем опыте работы в модельном бизнесе или о своем актерском опыте.
    • Не будет лишним написать в несколько агентств.
  • Создайте профиль модели в интернете. Существуют специальные сайты, которые являются базами данных для моделей и компаний, которые ищут моделей. Обычно регистрация на таких сайтах является бесплатной. Вам нужно будет описать себя и рассказать, какую работу вы ищете. Честно пишите о своем росте и размерах.

    • Вам может показаться, что, указывая свои параметры, вы лишаете себя определенных возможностей, однако знайте, что агентства оценят вашу честность. Работа есть для всех.
    • Примером такого сайта служит http://www.modelmanagement.com/.
  • Переезжайте в крупный город. Это не совсем удобно, однако все интересное в модельном бизнесе происходит в крупных городах. Именно там вы сможете воспользоваться своим шансом, если он у вас есть. Чтобы стать моделью, не обязательно переезжать в столицу, однако это может быть полезным. Если вы живете в маленьком городе или поселке, подумайте о переезде как минимум в ближайший крупный город.

    • К примеру, если вы живете во Владимире, переезжайте в Нижний Новгород.
  • В начале соглашайтесь на любую работу. В самом начале важно наработать опыт для своего портфолио. Соглашайтесь на любую работу, если только она не противоречит вашим моральным принципам. Опыт работы даст понять потенциальным работодателям, что вы знаете, что значит быть моделью.

    • Возможно, начать следует со снимков отдельных частей тела. При такой съемке фотографируются отдельные части тела (например, руки).
    • Можно также сниматься для каталога. Для каталогов часто снимают людей разных размеров, чтобы показать, как одежда может сидеть на обычных людях.

    Как создать портфолио

    1. Решите, какая работа вас интересует. В модельном бизнесе есть несколько типов работы для людей низкого роста. Как правило, высокая мода остается доступной только для высоких и худых, однако есть и другие варианты. Рассмотрите следующие варианты съемок:

      Подберите фотографии. У начинающей модели должно быть 5-8 снимков. В этих снимках вы должны показать все, что вы умеете. Если у вас уже есть несколько снимков, сделанных одним фотографом, попробуйте поработать и с другими фотографами. Прелесть фотографии заключается в том, что на снимках бывает сложно определить рост, если только вы не стоите рядом с чем-то, что позволяет оценить масштаб.

    2. Сделайте себя заметным. В интернете вы найдете примеры портфолио моделей. Они помогут вам понять, как вам следует представлять себя, но также позволят разобраться в том, как вы можете сделать свое портфолио особенным. Попробуйте добавить качественный снимок, на котором вы занимаетесь любимым хобби. Например, если вы любите готовить, включите в портфолио фотографию, где вы на кухне.

      • Фотографии должны быть разными, в том числе можно использовать личные снимки.
      • Добавьте фотографию, которая демонстрирует ваши навыки и по которой понятно, что невысокий рост вам не мешает. Например, вы умеете гримасничать. Это позволит агентствам понять, что вы умеете работать, и рост не будет играть важной роли.
      • Иногда агентства обращают внимание именно на особенные личные фото.
    3. Подготовьте пакет документов. Напечатайте снимки в высоком разрешении. У всех агентств свои предпочтения к размеру: одним нужны большие, другим маленькие. Не забудьте указать следующую информацию:

  • Считается, что модели обязательно должны быть высокими. Однако одни из самых успешных супермоделей в мире за последние десять лет не отличаются такими параметрами. Например, Кейт Мосс на самом деле имеет рост только 172 см. Некоторые модели стали сниматься для всемирно известных журналов, имея еще более низкий рост. Однако с помощью правильной работы фотографов этот факт не столь заметен.

    Многим невысоким известным моделям удалось доказать, что высокий рост не всегда является гарантом успеха в мире моды. Им удалось не только сниматься у самых успешных фотографов и получать прекрасные кадры, но и участвовать в показах на подиуме в течение не одной Недели моды.

    Девон Аоки — 165 см

    В возрасте 16 лет Девон Аоки стала лицом Versace и заменила непревзойденную Наоми Кэмпбелл, несмотря на то что ее рост был крайне необычен и нетипичен для моделей. После того, как был подписан контракт с ее первым модельным агентством в возрасте до 14 лет, Девон Аоки нашла признание, успех и востребованность в качестве ученицы Кейт Мосс. Она была лицом косметического бренда Lancome в течение четырех лет. Также перечень ее работ включает сотрудничество с Chanel, Moschino, Hugo Boss, YSL и Fendi.

    Эва Пигфорд — 165 см

    Победительница третьего сезона «Топ-модель по-американски» Эва Пигфорд изменила свое имя на Эва Марсилл сразу после того, как она начала работать над созданием своей актерской карьеры. Она одна из самых низких известных моделей. Ее рост составляет только 165 см. Однако она смогла стать моделью для DKNY. Девушка также появлялась во многих модных журналах, начиная от Elle и заканчивая Essence.

    Твигги — 167 см

    Самая известная супермодель 60-х была также очень невысокой. Большое признание к Твигги пришло после того, как она была объявлена «Лицом ’66» в Daily Express, после чего всего за год она появилась в 13 показах мод. При этом многие выпуски журнала Vogue не обошлись без этой модели. Она работала с некоторыми из самых популярных и востребованных модных фотографов в мире. А затем Твигги успешно перешла к пению и актерскому мастерству.

    Дженни Шимицу — 167 см

    Известная своим участием в показах для Calvin Klein Дженни Шимицу является одной из самых низких известных моделей. Ее карьера также включает участие в модных показах для Jean Paul Galtier, Thierry Mugler, Banana Republic и Donna Karan. Она принимала участие в съемках, связанных с созданием модных телешоу, например, «Топ-модель по-американски» и Make Me a Supermodel.

    Летиция Каста — 167 см

    Одна из самых известных французских супермоделей Летиция Каста обрела популярность в возрасте 15 лет. При этом она стала известна сразу не только как модель, но и актриса. Перечень ее работ включает участие в модных показах для Louis Vuitton, Vivienne Westwood, Ralph Lauren, Roberto Cavalli и многих других модных домов. Она появлялась на обложках Vogue, Elle, Cosmopolitan и была представительницей косметического бренда L’Oreal Paris с 1998 года.

    Одри Марней — 167 см

    Другой французской моделью, которая впоследствии стала актрисой, стала Одри Mерней. Она относится к числу одних из самых невысоких знаменитых моделей. Прославилась модель благодаря своей работе с Calvin Klein и Versace. Она также снималась на обложки журналов Elle и Vogue. Одри Мерней также работала с некоторыми из самых известных модных фотографов в мире. Этот Жан-Батист Moндино и Стивен Майзель.

    Джози Маран — 167 см

    Еще одной моделью, которая имеет нетипичный для данной профессии рост, но сумевшей при этом добиться небывалой славы и успеха, стала Джози Маран. Она появилась на обложке журнала Glamour в возрасте 20. За этим последовали предложения еще от двух компаний. Она также известна благодаря своему появлению в выпусках Sports Illustrated Swimsuit в течение трех лет подряд. Но максимальная слава пришла к Джози после подписания многолетнего контракта с компанией Maybelline.

    Либерти Росс — 167 см

    Британская красотка является одной из самых известных невысоких моделей. Ее рост составляет только 167 см, но девушке удалось успешно и плодотворно работать с некоторыми из крупнейших брендов в сфере модного бизнеса. Ее ценили многие модные дома, начиная от Burberry и Dior и заканчивая Emanuel Ungaro и Jimmy Choo. Она также была отмечена на Model of the Year в 2000 году и на Elle Style Awards. После этого в карьере модели последовал перерыв на три года, чтобы посвятить свое внимание и время собственной семье. Однако после возвращения Росс не сумела соответствовать своему предыдущему успеху и вновь вернуться на позиции самых популярных моделей.

    Лидия Херст — 169 см

    Светская львица и богатая наследница Лидия Херст также приобрела успех в мире моды, несмотря на свой необычный рост для этого направления. Она работала с крупными брендами, например, с Prada, Louis Vuitton, DKNY и Roberto Cavalli, а также снималась несколько раз для обложки Vogue в международных изданиях журнала мод.

    Селита Ибэнкс — 169 см

    Будучи моделью Victoria’s Secret с 2005 по 2009 годы, Селита стала одной из самых востребованных моделей. Сегодня именно она является одной из самых известных низких моделей, при этом ей удалось стать 12-й самой высокооплачиваемой супермоделью в мире в 2008 году. Ее работа связана с фотосессиями для DKNY и Abercrombie & Fitch. Супермодель также появлялась в Sports Illustrated Swimsuit Issue в 2007 году, что сделало ее еще более популярной.

    16К40РФ3, 16Р50Ф3 и др.

    Также заводом освоен выпуск современных токарных обрабатывающих центров с числом координат от 4 до 8, токарных станков с ЧПУ наклонной 1П756ДФ3 и горизонтальной компоновок, трубообрабатывающих станков 1А983 , 1Н983 - для обработки концов труб диаметром до 460 мм, колесотокарных, вальцетокарных, станков для обработки глубоких отверстий и др.


    История токарно-винторезного станка 165

    В 1953 году запущен в производство первый станок 165-й серии - модель (диаметр обработки - Ø 1000 мм).

    Серийный выпуск токарных станков: 1м65 , 1н65 .


    165 Станок токарно-винторезный универсальный. Назначение и область применения

    Токарно-винторезный станок модели 165 предназначен для обработки деталей средних и больших размеров, в условиях единичного и мелкосерийного производства. На станке можно производить наружное и внутреннее точение, включая точение конусов, растачивание, сверление и нарезание резьб - метрической, модульной, дюймовой и питчевой).

    Технические характеристики и жесткость конструкция станины, каретки, шпинделя станка позволяют полностью использовать возможности работы на высоких скоростях резания с применением резцов из быстрорежущей стали или оснащенных пластинами из твердых сплавов при обработке деталей из черных и цветных металлов.

    Принцип работы и особенности конструкции станка

    Суппорт станка имеет механическое перемещение верхней части, позволяющее производить точение длинных конусов. Точение коротких конусов также осуществляется движением верхней части суппорта.

    Изменение величин подач и настройка на шаг нарезаемой резьбы осуществляются переключением зубчатых колес коробки подач и настройкой гитары сменных шестерен.

    Суппорт имеет быстрое перемещение в продольном и поперечном направлениях, которое осуществляется от индивидуального электродвигателя.

    Станок предназначен для обработки черных и цветных металлов с большими скоростями резания резцами из быстрорежущей стали и твердых сплавов.

    Коробка подач закрытого типа обеспечивает нарезание стандартной резьбы. Точные резьбы нарезаются с применением сменных зубчатых колес, минуя коробку подач.

    Изменение чисел оборотов шпинделя и скорости подачи суппорта осуществляются переключением зубчатых колес коробки скоростей и коробки подач при помощи рукояток.

    Перемещение задней бабки и выдвижение пиноли выполняются вручную вращением маховичков.

    Класс точности станка Н. Шероховатость обработанной поверхности V 6.

    Техническая характеристика и жесткость станков позволяют полностью использовать возможности быстрорежущего и твердосплавного инструмента при обработке как черных, так и цветных металлов.

    Вид климатического исполнения - УХЛ4 по ГОСТ 15150-69.

    Класс точности - Н по ГОСТ 8-82Е.


    Модификации токарного винторезного станка 165

    165

    1Н65, 1Н65Ф1, 1Н65Г, 1Н65ГФ1 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    16К50, 16К50П – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    1658, 1658 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    РТ28608, РТ539, РТ53901, РТ732, РТ366, РТ731 – Ø 1000 универсальный токарно-винторезный

    Габарит рабочего пространства токарного станка модели 165

    Посадочные и присоединительные базы токарного станка 165. Шпиндель

    Шпиндель токарно-винторезного станка 165

    Фото токарно-винторезного станка 165

    Фото токарно-винторезного станка 165

    Расположение составных частей токарно-винторезного станка 165

    Расположение основных узлов токарного станка 165

    Спецификация составных частей токарно-винторезного станка 165

    1. Станина 1А64.01 - Для РМЦ-2800; (165.21 Для РМЦ-5000)
    2. Бабка передняя - 165.02
    3. Бабка задняя - 165.03
    4. Суппорт - 165.041
    5. Каретка - 165.05
    6. Фартук - 1А64.06
    7. Коробка подач - 1А64.07
    8. Шестерни сменные - 165.08
    9. Патрон - 165.09
    10. Люнет подвижный 165.10
    11. Охлаждение - 1А64.14
    12. Ограждение - 1А64.16
    13. Ограждение патрона - 165.19
    14. Люнет неподвижный - 165.20
    15. Электрооборудование - 165.80
    16. Электротруборазводка: - 1А64.81 для РМЦ-2800 (165.81 для РМЦ-5000)

    Расположение органов управления токарным станком 165

    Перечень органов управления токарно-винторезным станком 165

    1. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
    2. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
    3. Рукоятки установки частоты вращения шпинделя
    4. Рукоятка установки нормального и увеличенного шага резьбы
    5. Рукоятка установки правой и левой резьб
    6. Рукоятка выбора вида работ (резьбы или подачи) и типа резьбы
    7. Рукоятки установки величины подачи и шага реэьбы
    8. Рукоятка установки величины подачи, шага резьбы и включения ходового винта напрямую
    9. Рукоятки установки величины подачи и шага резьбы
    10. Рукоятка установки вида работ (резьбы или подачи)
    11. Кнопка «Стоп» (дублирующая)
    12. Кнопка Шпиндель «Назад» (дублирующая)
    13. Маховик ручного перемещения каретки
    14. Кнопка Шпиндель «Вперед»
    15. Кнопка «Стоп»
    16. Рукоятка включения гайки ходового винта
    17. Кнопка Шпиндель «Назад»
    18. Рукоятка управления механическими ходами каретки и суппорта
    19. Кнопка включения быстрых ходов каретки и суппорта
    20. Валик ручного перемещения задней байки
    21. Рукоятка упора задней бабки
    22. Толкатель стопорения шпинделя задней бабки с пинолью
    23. Маховик быстрого перемещения пиноли задней бабки
    24. Рукоятка включения медленного или быстрого перемещения пиноли задней бабки
    25. Рукоятка медленного перемещения пиноли задней бабки
    26. Винт поперечного перемещения задней бабки
    27. Рукоятка стопорения пиноли задней бабки
    28. Рукоятка ручного перемещения резцовых салазок
    29. Тумблер включения местного освещения
    30. Рукоятка поворота и крепления резцовой головки
    31. Рукоятка ручной поперечной подачи суппорта
    32. Вводной выключатель
    33. Кнопка Шпиндель «Прерывистое вращение»
    34. Кнопка Шпиндель «Вперед» (дублирующая)
    35. Кнопка Охлаждение «Пуск»
    36. Кнопка Охлаждение «Стоп»
    37. Кнопка «Автомат отключен»

    Кинематическая схема токарно-винторезного станка модели 165

    Структурная схема токарного станка 165 (с кинематической схемой 2)

    Кинематическая схема токарно-винторезного станка 165

    Привод главного движения осуществляется от электродвигателя через клиноременную передачу.

    Коробка скоростей сообщает шпинделю 24 различных скорости как прямого, так и обратного вращения через кинематические цепи согласно табл. 4.

    Реверс шпинделя осуществляется электродвигателем.

    На вал IX коробки скоростей вращение передается от шпинделя через зубчатые колеса 21-22, 26-27 или от вала V (при включении звена увеличения шага в восемь раз) через зубчатые колеса 16-24, 23-22, 26-27. Бал IX при этом получает соответственно один или восемь оборотов на один оборот шпинделя.

    Блок зубчатых колес 25 и 28 предназначен для изменения направления перемещения каретки при нарезании резьбы.

    В коробку подач движение передается с вала IX через сменные зубчатые колеса 30-32-31.

    Коробка подач сообщает суппорту через обгонную муфту, ходовой вал XXIII и механизм фартука 32 продольных и поперечных подачи.

    Расчет кинематической цепи продольной и поперечной подач производится по формуле

    i = i см * i к.п * i ф

    i см - передаточное отношение сменных зубчатых колес;

    i к.п - передаточное отношение коробки подач;

    i ф - передаточное отношение фартука.

    Кинематические цепи, через которые осуществляются подачи, приведены в табл. 5 для коробки подач и в табл. 6 для фартука.

    Нарезание резьб осуществляется через кинематические цепи коробки подач, приведенные в табл. 7. Кроме того, нарезание резьб можно производить при прямом соединении ходового винта со сменными шестернями, подбирая соответствующее i см (см. табл. 24). Диапазон подач и резьб расширяется при использовании звена увеличения шага в восемь раз.

    Перечень элементов кинематической схемы (см. рис. 4) приведен в табл. 8, а корригированных зубчатых колес - в табл.9.

    Краткое описание токарно-винторезного станка модели 165

    Станина

    Станина является базовой сборочной единицей, на которой монтируются все остальные сборочные единицы и механизмы станка.

    На верхней части станины расположены три призматические направляющие, из которых передняя и задняя являются базой каретки, а средняя - базой задней бабки.

    Внутри станины имеются наклонные люки для отвода стружки и охлаждающей жидкости в сторону, противоположную рабочему месту.

    Под левой головной частью станины находятся ниши, в одной из которых смонтирован электродвигатель главного привода, а в другой - электронасос охлаждения с резервуаром для охлаждающей жидкости. Корыто для сбора охлаждающей жидкости выполнено монолитным с корпусом станины.

    В правой части станины на передней стенке смонтирован кронштейн со встроенными в него опорами ходового винта и ходового вала и редуктором быстрого перемещения суппорта с фланцевым электродвигателем.

    Для предотвращения провисания ходового винта и ходового вала в станке с РМЦ 5000 имеются две подвески.


    Бабка передняя токарно-винторезного станка модели 165

    Бабка передняя токарно-винторезного станка 165

    Бабка передняя устанавливается на левой головной части станины, фиксируется штифтами и крепится болтами.

    В корпусе передней бабки смонтированы:

    • коробка скоростей
    • шпиндельный узел
    • звено увеличения шага в восемь раз
    • механизм изменения направления перемещения каретки при нарезании резьб
    • механизм настройки скоростей шпинделя
    • система смазки
    • электрошкаф

    Шпиндель смонтирован на трех опорах качения, из которых передняя и задняя регулируемые.

    Описание регулирования шпиндельных подшипников приведено в разделе «Регулирование».

    Настройка частоты вращения шпинделя, а также настройка на нарезание правой или левой резьбы нормального или увеличенного шага производится перемещением зубчатых колес по шлицевым валам с помощью рукояток, расположенных на передней стенке бабки передней (см. рис. 37 и табл. 22).

    Шлицы валов и зубья зубчатых колес закалены и отшлифованы.

    Включение звена увеличения шага возможно только при работе с перебором.

    Бабка задняя

    Бабка задняя перемещается по направляющим станины от редуктора ручного перемещения вращением валика 26 (см. рис. 3).

    Бабка крепится к станине при помощи двух прихватов тремя болтами.

    Для жесткой фиксации в осевом направлении в бабке задней имеется упор, который можно вводить в литые впадины станины рукояткой 27.

    Корпус бабки смещается по мостику в поперечном направлении (см. подраздел «Регулирование»).

    В пиноль бабки встроен вращающийся шпиндель, подшипники передней опоры которого регулируются с помощью гаек.

    Быстрое перемещение пиноли производится маховиком 29. стопорение - рукояткой 33.

    Медленное перемещение пиноли осуществляется рукоятками 31 через червячный редуктор, включаемый рукояткой 30.

    Для сверления, зенкерования и развертывания поворотом толкателя 28 необходимо включить зубчатую муфту, жестко соединяющую шпиндель с пинолью.

    В шпинделе бабки задней имеется прорезь для лапок хвостового режущего инструмента.

    При смене центра или инструмента пиноль необходимо вдвинуть в корпус бабки до отказа. При этом толкатель выталкивает центр или инструмент из шпинделя.


    Суппорт и каретка

    Суппорт крестовой конструкции имеет продольное перемещение вместе с кареткой по направляющим станины и поперечное по направляющим каретки. Оба перемещения осуществляются механически (с рабочей подачей и использованием механизма быстрого перемещения) и вручную.

    Резцовые салазки, несущие четырехпозиционный резцедержатель, перемещаются вручную по направляющим поворотной части, которую можно повернуть вокруг вертикальной оси на любой угол.

    Гайка винтовой пары поперечного перемещения суппорта составная и разделена регулировочным клином. Регулирование зазоров в направляющих каретки, поворотной части, производимое клиньями, в" винтовой паре поперечного" перемещения суппорта приведено в подразделе 2.4. «Регулирование».

    Фартук станка

    Фартук - закрытого типа со съемной передней стенкой (крышкой).

    Движение суппортной группе передается механизмом фартука от ходового вала или ходового винта.

    Благодаря наличию в фартуке четырех электромагнитных муфт управление механическим перемещением суппортной группы сосредоточено в одной рукоятке 23 управления механическими ходами каретки и суппорта (см. рис. 3), причем направление включения рукоятки совпадает с направлением подачи.

    Дополнительным нажатием кнопки 24 (см. рис. 3), встроенной в рукоятку 23, можно включить быстрый ход суппорта в направлении наклона рукоятки управления (23).

    Благодаря обгонной муфте, вмонтированной в коробку подач, включение быстрого хода возможно при включенной подаче.

    Гайка ходового винта разрезная, включается рукояткой 21 через кулачковое устройство.

    Во избежание одновременного включения гайки ходового винта и подачи имеется электромеханическая блокировка.

    В фартуке смонтирован механизм предохранительной муфты, исключающей поломку станка при перегрузках. Регулировка ее приведена в подразделе 2.4. «Регулирование».

    Коробка подач

    Коробка подач - закрытого типа со съемной передней стенкой (крышкой).

    Механизм коробки подач позволяет получить все подачи и нарезаемые на станке резьбы, не прибегая к изменению настройки сменных шестерен.

    Настройку коробки подач на подачу или нарезание резьбы производить в соответствии с табл. 23 и 24 в следующем порядке (см. рис. 3 и рис. 38):

    • рукоятку 10 перевести в положение «выключение»
    • рукоятку 14 перевести в положение «ходовой винт» для нарезания резьб или в положение «ходовой валик» - для работы с подачей
    • рукоятку 7 перевести в одно из трех положений - «дюймовая резьба», «модульная резьба», «метрическая резьба или подача»
    • рукоятки 9, 12, 13 установить согласно таблице подач и резьб на требуемую резьбу или подачу, причем для установки рукоятки 9 в нужное положение подвести соответствующую цифру на ее диске под указатель;
    • рукоятку 10 перевести в положение «включение»

    При настройке на нарезание резьб с шагом повышенной точности ходовой винт соединить зубчатыми муфтами напрямую с приемным валом коробки подач в соответствии с табл. 25 (см. рис. 39).

    Сменные шестерни

    Комплект сменных зубчатых колес с i см = 2/3, позволяющий получать на станке все резьбы и подачи, указанные в разделе «Паспорт», установлен на стенке бабки передней.

    В конструкции механизма сменных шестерен предусмотрена возможность установки и других комплектов зубчатых колес.

    Патроны

    В состав станка входит четырехкулачковый несамоцентри-рующий патрон диаметром 1000 мм.

    Люнеты

    Для обработки нежестких деталей станок снабжен двумя люнетами - подвижным и неподвижным.

    Электрическая схема токарно-винторезного станка модели 165

    Электросхема универсального токарно-винторезного станка 165

    Электрооборудование станка 165. Общие сведения

    На станке установлены следующие электродвигатели:

    • электродвигатель главного привода
    • электродвигатель быстрых перемещений каретки
    • электродвигатель насоса охлаждения

    Питание электрооборудования станка осуществляется от сети переменного тока 380 в, 50 Гц.

    Питание цепей управления постоянного тока напряжением 24 В осуществляется от селенового выпрямителя Д1 (однофазный мост, см. рис. 14).

    Питание цепей управления переменного тока напряжением 110 В осуществляется от понижающего трансформатора.

    Питание лампы местного освещения напряжением 24 в производится от отдельного трансформатора.

    Вся аппаратура управления электроприводами станка смонтирована в нише передней бабки и указана в табл. 11.

    Управление электроприводами станка дистанционное, кнопочное и осуществляется (см. рис. 17):

    • с пульта управления на бабке передней - ПБ
    • с пульта управления на каретке - ПК
    • с пульта управления на фартуке - ПФ

    Присоединение электрооборудования станка к цеховой электросети осуществляется с помощью вводного автомата (автоматического1 выключателя) ВА1, установленного на боковой стенке ниши передней бабки. Ввод осуществляется проводом сечением 10 мм2.

    Защита электродвигателей и цепей управления от токов короткого замыкания и перегрузок производится автоматическими выключателями я тепловыми реле.

    Величины номинальных токов и значений вставок магнитных пускателей и реле даны в табл. 12, 13.

    Нулевая защита электрооборудования станка осуществляется размыканием з. (замыкающих) блокконтактов в цепи самопитания магнитных пускателей и реле при исчезновении напряжения в цеховой электросети.

    Технические характеристики токарного станка 165

    Наименование параметра ДИП-500
    (1д65)
    165 1м65 1н65
    Основные параметры
    Класс точности по ГОСТ 8-82 Н Н Н, П Н, П
    Наибольший диаметр обрабатываемой заготовки над станиной, мм 1000 1000 1000 1000
    Наибольший диаметр обрабатываемой заготовки над суппортом, мм 620 600 600 650
    Наибольшая длина заготовки (РМЦ), мм 5000 2800, 5000 3000, 5000, 8000 1000, 3000, 5000
    Высота устанавливаемого резца, мм 45 х 45 50
    Наибольшая масса заготовки в центрах, кг 5000 5000 5000
    Шпиндель
    Диаметр сквозного отверстия в шпинделе, мм 100 85 85 128
    Наибольший диаметр зажимаемого прутка, мм 80 80 120
    Наибольший крутящий момент на шпинделе, кН/м 9,5
    Число ступеней частот прямого вращения шпинделя 12 24 24 24
    Частота прямого вращения шпинделя, об/мин 4,25..192 5...500 5...500 5...500
    Размер внутреннего конуса в шпинделе КМ 6 100, 1:20 100, 1:20 100, 1:20
    Конец шпинделя по ГОСТ 12595-72 1-15М 1-15М 2-15М
    Диаметр стандартного патрона, мм 1000
    Торможение шпинделя есть есть есть есть
    Подачи
    Наибольшее продольное перемещение суппорта РМЦ=3000, мм 2520 2710 700, 2700, 4500
    Наибольшее поперечное перемещение суппорта, мм 600 600 600
    Цена деления лимба при продольном перемещении, мм нет 0,1 0,1 0,1
    Цена деления лимба при поперечном перемещении, мм 0,05 0,05 0,05 0,05
    Наибольшее продольное перемещение на оборот лимба, мм 10 50 50 50
    Наибольшее поперечное перемещение на оборот лимба, мм 12 6 6 6
    Число ступеней продольных подач 32 32 40
    0,225..3,15 0,20..3,05 0,20..3,05 0,05..3,05
    Пределы поперечных подач, мм/об 0,114..1,6 0,07..1,04 0,07..1,04 0,017..1,04
    Наибольшее продольное усилие резания Pz, кН 12 12 41
    Наибольшее поперечное усилие резания Pх, кН 780 780
    Скорость быстрых перемещений суппорта, продольных, м/мин нет 2,16 3 3
    Скорость быстрых перемещений суппорта, поперечных, м/мин нет 0,735 1 1
    Количество нарезаемых резьб метрических 22 44
    Пределы шагов нарезаемых резьб метрических, мм 1..14 1...120 1...120 1...120
    Количество нарезаемых резьб дюймовых 36 31
    Пределы шагов нарезаемых резьб дюймовых 2..28 28...¼ 28...¼ 28...¼
    Количество нарезаемых резьб модульных 13 37
    Пределы шагов нарезаемых резьб модульных 0,25..3,5 0,5...30 1...120 0,5...30
    Количество нарезаемых резьб питчевых нет нет нет нет
    Выключающие упоры продольные нет нет
    Выключающие упоры поперечные нет нет
    Резцовые салазки (верхний суппорт)
    Наибольшее перемещение резцовых салазок, мм 240 240 240
    Цена деления лимба перемещения резцовых салазок, мм 0,05 0,05 0,05 0,05
    Число ступеней подач 40
    Пределы продольных подач, мм/об 0,017..1,04
    Скорость быстрых перемещений, мм/мин 1
    Наибольший угол поворота, град ±90°
    Цена одного деления угла поворота, град
    Задняя бабка
    Центр в шпинделе по ГОСТ 13214-79 Морзе 6 Морзе 5 Морзе 5
    Наибольшее перемещение пиноли, мм 300 300 300
    Наибольшее перемещение пиноли с установленным инструментом, мм 280
    Диаметр пиноли, мм 120
    Наибольшее перемещение пиноли в поперечном направлении, мм ±30 ±15
    Электрооборудование
    Количество электродвигателей на станке 1 3 4 3
    Электродвигатель главного привода, кВт 17 22 22 22
    Электродвигатель быстрого хода суппорта, кВт нет 1,5 1,5 1,5
    Привод насоса смазки Встроен С12-54
    Насос охлаждения (помпа) ПА-22 ПА-22 0,12
    Суммарная мощность всех электродвигателей, кВт 23,62
    Габариты и масса станка
    Габариты станка (длина ширина высота) РМЦ=2800,3000, мм 8000 х 1700 х 1620 5825 х 2100 х 1760 6140 х 2200 х 1760 6140 х 2200 х 1770
    Масса станка РМЦ=3000, кг 11500 12500 12800 12800

    Рекомендуем также

    рост, вес и особенности фигуры

    Пышная мода мирового моделирования делится на три категории, применительно к фигуре фотомодели. Параметры моделей плюс сайз — это не только характеристика размера одежды. Фигура полных моделей является узнаваемым и продаваемым брендом, рассчитанным на разные категории потребителя. Но тем не менее, в этой категории существуют свои строгие критерии отбора. Рост фотомодели не должен быть ниже 170 см, а объем талии строго ограничен нижним порогом в 70 см.

    Содержание:

    модель плюс сайз Бриттани Кордс

    Нужно отметить, что охват бедер, вес и размер бюста не имеют существенного значения и рассматриваются индивидуально. Разумеется эти критерии распространяются только на подиумных моделей мира Высокой Моды и не имеют ничего общего с промо-моделями, а также с «пышными» красотками Инстаграм. Наш проект приведет три примера таких фотомоделей, применительно к трем брендовым категориям моделирования, что поможет понять саму суть параметров плюс сайз.

    Параметры пикантной категории плюс сайз моделинга

    Такая категория «пышного» моделирования имеет свои ограничения по параметрам фигуры и рассчитана в основном на мужскую часть. С точки зрения маркетинговых технологий в модельном мире, у каждого мужчины существует вторая половинка, которую он хотел бы видеть такой же, как плюс сайз модель с обложек журналов моды. Нужно отметить, что речь идет в данном случае в основном о брендовом нижнем белье и купальниках. Где параметры фигуры и привлекательный образ самой фотомодели, позитивно влияют на мужские чувства, призывая тем самым совершить покупку белья для своей дамы сердца.

    модель плюс сайз Бриттани Кордс

    Однако не смотря на то, что иконой американского концепта плюс сайз считается модель Тесс Холидей, пышное моделирование в этой стране имеет не только международный уровень, но и достаточно умеренные и привлекательные параметры фигуры самих моделей плюс. Именно в США возникла идея увеличивать прибыль брендов белья и купальников, через эротический образ модели плюс сайз. Модель должна обладать объемом талии от 80 до 100 см и еще большим объемом бедер, таким как к примеру фотомодель модельного агентства «Dorothy combs models» Бриттани Кордтс. Параметры фигуры модели Бриттани Кордс: рост 178 см, бюст 114 см, талия 94 см, охват бедер 119 см.

    Модель плюс сайз

    Натуральная категория плюс сайз: рост, вес, фигура

    Существует мнение, что в параметры фотомодели плюс сайз должен входить и вес. Однако, такой актуальный критерий определения можно встретить лишь у фотомоделей которые сотрудничают с такими проектами как «Maxim» и «Playboy». В остальных случаях, как и с прямыми фотомоделями, вес не имеет значения, так как он входит в сегмент оценочного суждения. Именно на основании отсутствия такого суждения и была создана категория натуральных фотомоделей, для которой характерно также продвижение модных брендов одежды, но рассчитанных исключительно на женскую категорию. Именно девушки не любят говорит о своем лишнем весе, но достаточно позитивно отзываются о понятии «натуральная фигура». Иными словами «натуральные модели», это все те же фотомодели плюс сайз.

    Стоит добавить, что единственным отличием натуральных моделей от пикантной категории является размер талии, который не должен быть выше 80 см. Связанно это с тем, что широкая женская аудитория, которая оценивает модную одежду на таких моделях, достаточно скептически настроена к явной и видимой полноте. Ярким примером является британская модель плюс сайз Хлоя Элизабет Маршалл. Очаровательная модель «туманного Альбиона» имеет рост в 178 см, бюст 91 см, охват талии в 76 см, а объем бедер в 114 см.

    Модель плюс сайз Хлоя Элизабет Маршалл, Великобритания

    Параметры моделей бодипозитива на примере Алегры Чедера

    В этой категории плюс сайз моделинга, фотомодели имеют действительно видимые пышные формы и талию от 100 см. Нужно отметить, что бодипозитив как общественное движение представляет из себя все тот же коммерческий бренд плюс сайз, но в отличии от двух предыдущих категорий, модели бодипозитива рекламируют не просто одежду, а саму суть идеологии, часто появляясь на неделях Высокой Моды как в Париже, так и в Нью-Йорке. На основании такого образа бодипозитивной модели плюс сайз, множество полных женщин приобретают уверенность в себе, понимая что им доступны самые большие и модные размеры одежды в их категории. Одним из таких примеров является чернокожая подиумная плюс сайз модель из Нидерландов Алегра Чедера (Alegra Chiavenne Chedera). Бодипозитивная модель имеет рост 176 см, бюст в 114 см, бедра 121 см и охват талии в 99 см.

    Фото чернокожей модели плюс сайз Алегры Чедера

    Новости партнеров

    Разница между параметрами модели и гиперпараметрами

    Разница между параметрами модели и гиперпараметрами

    Два самых запутанных термина в машинном обучении - это параметры модели и гиперпараметры. В этом посте мы попытаемся понять, что означают эти термины и чем они отличаются друг от друга.

    Что такое параметр модели?

    Параметр модели - это переменная выбранной модели, которая может быть оценена путем подгонки заданных данных к модели.

    Пример:

    На приведенном выше графике x - независимая переменная, а y - зависимая переменная. Цель состоит в том, чтобы подогнать к данным линию регрессии. Затем эта линия (модель) используется для прогнозирования значения y для невидимых значений x. Здесь m - наклон, а c - точка пересечения линии. Эти два параметра (m и c) оцениваются путем подгонки прямой линии к данным путем минимизации RMSE (среднеквадратичная ошибка). Следовательно, эти параметры называются параметрами модели.

    Параметры модели в разных моделях:



    • м (наклон) и c (пересечение) в линейной регрессии
    • веса и смещения в нейронных сетях

    Что такое гиперпараметр модели?

    Гиперпараметр модели - это параметр, значение которого устанавливается перед началом обучения модели. Их нельзя узнать, подгоняя модель к данным.

    Пример:

    На приведенном выше графике ось X представляет количество эпох, а ось Y представляет количество эпох.Мы можем видеть после определенного момента, когда эпох больше, чем тогда, хотя точность определения характеристик увеличивается, но точность проверки и тестирования начинает снижаться. Это случай перелова. Здесь количество эпох является гиперпараметром и устанавливается вручную. Установка этого числа на малое значение может привести к недостаточной подгонке, а высокое значение может вызвать переобучение.

    Гиперпараметры модели в разных моделях:

    • Скорость обучения в градиентном спуске
    • Количество итераций в градиентном спуске
    • Количество слоев в нейронной сети
    • Количество нейронов на слой в нейронной сети
    • Количество кластеры (k) в k означает кластеризацию

    Таблица различий между параметрами модели и гиперпараметрами

    ПАРАМЕТРЫ ГИПЕРПАРАМЕТР
    Они необходимы для прогнозирования Они необходимы для оценки параметров модели
    Они оцениваются алгоритмами оптимизации (Gradient Descent, Adam, Adagrad) Они оцениваются путем настройки гиперпараметров
    Они не устанавливаются вручную Они устанавливаются вручную
    Окончательные параметры, найденные после обучение решит, как модель w плохо работать с невидимыми данными Выбор гиперпараметров определяет, насколько эффективно обучение.При градиентном спуске скорость обучения определяет, насколько эффективен и точен процесс оптимизации при оценке параметров.

    Параметры модели — ArcGIS Pro | Документация

    Любая переменная модели может быть установлена ​​в качестве параметра модели. Есть две основные причины для установки переменной модели в качестве параметра:

    • Выходные переменные, которые устанавливаются как параметры модели, добавляются на карту, когда модель запускается как инструмент геообработки.
    • Переменные, заданные в качестве параметров модели, появляются как параметры инструмента, когда модель запускается как инструмент геообработки, что позволяет вам указать данные или значения для обработки вашей модели, отличные от тех, которые были указаны при создании модели.

    Установка параметров модели

    Чтобы установить переменную модели в качестве параметра, модель необходимо отредактировать в ModelBuilder. В ModelBuilder щелкните переменную правой кнопкой мыши и выберите Параметр. Когда переменная задана как параметр, буква P появляется рядом с переменной в модели.

    Имя переменной используется в качестве метки параметра модели. Вы можете переименовать параметр модели, переименовав переменную модели в ModelBuilder. Щелкните переменную правой кнопкой мыши, выберите «Переименовать» и введите новое имя. Когда вы открываете инструмент модели на панели Геообработка, имя параметра отражает новое имя. Значение переменной используется как значение по умолчанию для соответствующего параметра модели. Если переменная не имеет значения в ModelBuilder, параметр модели будет пустым.

    Чтобы выходные данные инструмента модели отображались в истории геообработки, вы должны установить эти выходные данные в качестве параметров модели.Например, если ваш инструмент выводит файл HTML и вы хотите, чтобы пользователь мог щелкнуть, чтобы открыть файл на панели истории геообработки, вы должны установить выходной файл HTML в качестве параметра модели.

    Свойства параметров модели

    Вы можете изменить некоторые свойства параметров модели, используя окно свойств модели. Эти свойства влияют на то, как параметры отображаются при открытии инструмента модели на панели Геообработка.

    Щелкните правой кнопкой мыши инструмент модели на панели инструментов и выберите «Свойства». Если вы редактируете модель в ModelBuilder, нажмите кнопку «Свойства» на ленте.

    Порядок

    Измените порядок параметров, перетащив параметры в новый порядок на вкладке Параметры в окне свойств инструмента.

    Обязательный или дополнительный

    Параметры инструмента являются обязательными или необязательными. Обозначение обязательного или необязательного происходит автоматически в зависимости от того, как параметр используется в модели. Например, если переменная используется в качестве входных данных для обязательного параметра инструмента в модели, этот параметр модели будет обязательным.Вы можете изменить параметры модели с необязательных на обязательные для инструмента модели, но вы не можете изменить обязательные параметры на необязательные.

    Чтобы изменить необязательный параметр на обязательный, установите для параметра «Тип» значение «Обязательный» на вкладке «Параметры» в окне «Свойства» инструмента.

    Категория

    Параметрам можно присвоить категорию. Категоризованные параметры отображаются в раскрывающемся разделе, когда инструмент открыт на панели Геообработка.

    Фильтры

    Фильтры параметров используются для ограничения или ограничения входных значений или данных, которые могут быть указаны для параметра инструмента модели.Например, фильтр «Список значений» требует, чтобы для параметра можно было указать только значения из списка. Значения, введенные в параметр, не совпадающие с фильтром, вызовут ошибку; модель не может быть выполнена, пока не будет введено действительное значение.

    Доступны следующие фильтры:

    • Список значений - список предварительно определенных ключевых слов. Вы можете установить фильтр списка значений для строковых и числовых параметров модели.
    • Диапазон - минимальное и максимальное числовое значение. Диапазон является включительным, что означает, что допустимыми вариантами являются как минимум, так и максимум.
    • Класс пространственных объектов - список допустимых типов форм пространственных объектов, включая точки, мультиточки, полилинии, полигоны и мультипатч.
    • Файл - список допустимых расширений файлов, таких как .txt или .gpx.

      Не вводите период для продления. Например, введите txt, а не .txt. Разделяйте значения списка точкой с запятой (;). Например, чтобы разрешить использование файлов .txt и .csv, введите txt; csv.

    • Поле - список допустимых типов полей, включая краткое, длинное, одиночное, двойное, тестовое, дату, OID, геометрию, BLOB, растр, GUID, глобальный идентификатор и XML.
    • Рабочая область - тип допустимой рабочей области, включая файловую систему, локальную базу геоданных и многопользовательскую базу геоданных.

    Зависимость

    Можно сделать параметр зависимым от другого параметра. Типичное использование этого - сделать один параметр, который принимает поле атрибута, зависимым от другого параметра, который является классом пространственных объектов или таблицей; параметр поля будет включать раскрывающийся список полей атрибутов из зависимого параметра.

    Символы

    Вы можете сохранить файл слоя с определенными символами и использовать этот файл слоя в качестве шаблона для того, как выходные данные вашей модели будут отображаться при добавлении на карту.Это можно сделать двумя способами:

    • Задайте для параметра «Символика» выходного параметра путь к файлу слоя, например C: \ Data \ LandUseOverlay \ Symbolized.lyrx, на вкладке «Параметры» в окне свойств инструмента.
    • Добавьте инструмент «Применить символы из слоя» в конец модели и установите для параметра «Слой символов» путь к файлу слоя.
    Связанные темы

    Отзыв по этой теме?

    Обработка параметров модели • параметры

    Опишите и поймите параметры вашей модели!

    parameters ’Основная цель - предоставить утилиты для обработки параметров различных статистических моделей (см. Здесь список поддерживаемых моделей).Помимо вычисления p-значений , CI , байесовских индексов и других показателей для широкого спектра моделей, этот пакет реализует такие функции, как bootstrapping параметров и моделей, сокращение функций (извлечение функций и выбор переменных) или инструменты для сокращения данных, такие как функции для выполнения кластерного, факторного анализа или анализа главных компонентов.

    Еще одна важная цель пакета параметров - облегчить и оптимизировать процесс представления результатов статистических моделей, который включает в себя простой и интуитивно понятный расчет стандартизованных оценок или надежных стандартных ошибок и p-значений.Параметры Таким образом, предлагает простой и унифицированный синтаксис для обработки большого разнообразия (модельных) объектов из множества различных пакетов.

    Установка

    Выполните следующее, чтобы установить стабильную версию с параметрами из CRAN:

    Или этот, чтобы установить последнюю разрабатываемую версию:

    Содействие и поддержка

    Если вы хотите сообщить о проблеме или внести свой вклад в пакет другим способом, следуйте этому руководству.По вопросам о функциональности вы можете связаться с нами по электронной почте или также сообщить о проблеме.

    Описание параметров модели

    Функция model_parameters () (доступ к которой можно получить с помощью ярлыка parameters () ) позволяет согласованным образом извлекать параметры и их характеристики из различных моделей. Его можно рассматривать как легкую альтернативу broom :: tidy () , с некоторыми заметными отличиями:

    • Имена столбцов возвращаемого фрейма данных соответствуют конкретным их содержимому.Например, столбец, содержащий статистику, называется после имени статистики, например, t , z и т. Д., Вместо общего имени, такого как статистика (однако вы можете получить стандартизованные (общие) имена столбцов используя standardize_names () ).
    • Он может вычислять или извлекать индексы, недоступные по умолчанию, такие как p-значений , CI, и т. Д.
    • Он включает функций, возможностей, включая параметры начальной загрузки.

    Классические модели регрессии

     Модель  <- lm (Sepal.Width ~ Petal.Length * Species + Petal.Width, data = iris)
    
    # обычные параметры модели
    model_parameters (модель)
    #> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (143) | п
    #> ------------------------------------------------ -------------------------------------------
    #> (Перехват) | 2.89 | 0,36 | [2.18, 3.60] | 8.01 | <0,001
    #> Длина лепестка | 0.26 | 0,25 | [-0,22, 0,75] | 1.07 | 0,287
    #> Виды [разноцветные] | -1,66 | 0,53 | [-2,71, -0,62] | -3,14 | 0,002
    #> Вид [virginica] | -1,92 | 0,59 | [-3.08, -0.76] | -3,28 | 0,001
    #> Ширина лепестка | 0,62 | 0,14 | [0,34, 0,89] | 4.41 | <0,001
    #> Длина лепестка * Вид [разноцветный] | -0.09 | 0,26 | [-0,61, 0,42] | -0,36 | 0,721
    #> Длина лепестка * Вид [virginica] | -0,13 | 0,26 | [-0.64, 0,38] | -0,50 | 0,618
    
    # стандартизованные параметры
    model_parameters (модель, standardize = "refit")
    #> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (143) | п
    #> ------------------------------------------------ -------------------------------------------
    #> (Перехват) | 3.59 | 1,30 | [1.01, 6.17] | 2,75 | 0,007
    #> Длина лепестка | 1.07 | 1.00 | [-0.91, 3.04] | 1.07 | 0,287
    #> Виды [разноцветные] | -4.62 | 1,31 | [-7.21, -2.03] | -3,53 | <0,001
    #> Вид [virginica] | -5,51 | 1,38 | [-8,23, -2,79] | -4.00 | <0,001
    #> Ширина лепестка | 1.08 | 0,24 | [0,59, 1,56] | 4.41 | <0,001
    #> Длина лепестка * Вид [разноцветный] | -0,38 | 1.06 | [-2,48, 1,72] | -0,36 | 0,721
    #> Длина лепестка * Вид [virginica] | -0,52 | 1.04 | [-2,58, 1,54] | -0,50 | 0,618  

    Смешанные модели

     Библиотека  (lme4)
    
    модель <- lmer (Sepal.Ширина ~ Длина лепестка + (1 | Вид), данные = радужная оболочка)
    
    # параметры модели со значениями CI, df и p на основе приближения Вальда
    model_parameters (модель, эффекты = "все")
    #> # Фиксированные эффекты
    #>
    #> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (146) | п
    #> ------------------------------------------------ ------------------
    #> (Перехват) | 2.00 | 0,56 | [0.90, 3.10] | 3.56 | <0,001
    #> Длина лепестка | 0,28 | 0,06 | [0,17, 0,40] | 4.75 | <0,001
    #>
    #> # Случайные эффекты
    #>
    #> Параметр | Коэффициент
    #> -------------------------------------
    #> SD (Перехват: Виды) | 0.89
    #> SD (Остаточный) | 0,56
    
    # параметры модели со значениями CI, df и p на основе приближения Кенварда-Роджера
    model_parameters (модель, df_method = "kenward")
    #> # Фиксированные эффекты
    #>
    #> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т | df | п
    #> ------------------------------------------------ -------------------------
    #> (Перехват) | 2.00 | 0,57 | [0,07, 3,93] | 3.53 | 2.67 | 0,046
    #> Длина лепестка | 0,28 | 0,06 | [0,16, 0,40] | 4.58 | 140.98 | <0,001
    #>
    #> # Случайные эффекты
    #>
    #> Параметр | Коэффициент
    #> -------------------------------------
    #> SD (Перехват: Виды) | 0,89
    #> SD (Остаточный) | 0,56  

    Структурные модели

    Помимо многих типов регрессионных моделей и пакетов, он также работает для других типов моделей, таких как структурные модели (EFA, CFA, SEM…).

      библиотека (псих)
    
    модель <- psycho :: fa (отношение, nfactors = 3)
    model_parameters (модель)
    #> # Ротационные нагрузки из факторного анализа (облимин-ротация)
    #>
    #> Переменная | MR1 | MR2 | MR3 | Сложность | Уникальность
    #> ------------------------------------------------ ------------
    #> рейтинг | 0.90 | -0.07 | -0,05 | 1.02 | 0,23
    #> жалобы | 0,97 | -0.06 | 0,04 | 1.01 | 0,10
    #> привилегии | 0,44 | 0,25 | -0,05 | 1.64 | 0,65
    #> обучение | 0,47 | 0,54 | -0,28 | 2,51 | 0,24
    #> поднимает | 0,55 | 0,43 | 0,25 | 2.35 | 0,23
    #> критическое | 0,16 | 0,17 | 0,48 | 1.46 | 0,67
    #> продвижение | -0,11 | 0,91 | 0,07 | 1.04 | 0,22
    #>
    #> На 3 скрытых фактора (облимин вращение) приходится 66.60% от общей дисперсии исходных данных (MR1 = 38,19%, MR2 = 22,69%, MR3 = 5,72%).  

    Выбор переменных и параметров

    select_parameters () может помочь вам быстро выбрать и сохранить наиболее релевантные предикторы с помощью методов, адаптированных к типу модели.

     Библиотека  (dplyr)
    
    lm (disp ~., data = mtcars)%>%
      select_parameters ()%>%
      параметры_модели ()
    #> Параметр | Коэффициент | SE | 95% ДИ | т (26) | п
    #> ------------------------------------------------ -----------------------
    #> (Перехват) | 141.70 | 125,67 | [-116.62, 400.02] | 1.13 | 0,270
    #> цил | 13.14 | 7.90 | [-3.10, 29.38] | 1.66 | 0,108
    #> hp | 0,63 | 0,20 | [0.22, 1.03] | 3.18 | 0,004
    #> wt | 80,45 | 12.22 | [55.33, 105.57] | 6.58 | <0,001
    #> qsec | -14,68 | 6.14 | [-27.31, -2.05] | -2,39 | 0,024
    #> carb | -28,75 | 5.60 | [-40.28, -17.23] | -5,13 | <0,001  

    Разное

    Этот пакет также содержит много других полезных функций:

    Опишите дистрибутив

      данные (радужная оболочка)
    description_distribution (радужная оболочка)
    #> Переменная | Среднее | SD | IQR | Диапазон | Асимметрия | Эксцесс | п | n_Missing
    #> ------------------------------------------------ ----------------------------------------
    #> Чашелист.Длина | 5,84 | 0,83 | 1,30 | [4.30, 7.90] | 0,31 | -0,55 | 150 | 0
    #> Sepal.Width | 3.06 | 0,44 | 0,52 | [2.00, 4.40] | 0,32 | 0,23 | 150 | 0
    #> Длина лепестка | 3.76 | 1,77 | 3.52 | [1.00, 6.90] | -0,27 | -1,40 | 150 | 0
    #> Petal.Width | 1.20 | 0,76 | 1,50 | [0.10, 2.50] | -0,10 | -1,34 | 150 | 0  

    Цитата

    Чтобы процитировать этот пакет, используйте следующую команду:

      цитата («параметры»)
    
    Людеке Д., Бен-Шахар М., Патил И., Маковски Д. (2020)."Извлечение,
    Вычисление и исследование параметров статистических моделей с использованием R. "
    _Журнал открытого программного обеспечения_, * 5 * (53), 2445. doi:
    10.21105 / joss.02445 (URL: https://doi.org/10.21105/joss.02445).
    
    Запись BibTeX для пользователей LaTeX:
    
      @Статья{,
        title = {Извлечение, вычисление и исследование параметров статистических моделей с помощью {R}.},
        объем = {5},
        doi = {10.21105 / joss.02445},
        число = {53},
        journal = {Журнал открытого программного обеспечения},
        author = {Даниэль Людеке и Маттан С.Бен-Шахар, Индраджит Патил и Доминик Маковски},
        год = {2020},
        pages = {2445},
      }  

    Какие параметры модели и показатели оценки используются в машинном обучении?

    Вы знаете, как определить хорошую модель машинного обучения? На производительность модели влияют разные факторы. Модель считается хорошей, если она дает высокие оценки точности в производственных или тестовых данных или способна хорошо обобщать невидимые данные. Если его легко внедрить в производство или масштабировать.

    Параметры модели решают, как преобразовать входные данные в соответствующие выходные данные, тогда как гиперпараметры используются для регулирования формы используемой модели. Почти все распространенные алгоритмы обучения имеют атрибуты гиперпараметра, которые необходимо инициализировать перед обучением модели.


    Что такое высокоточная и универсальная модель ?

    Хорошими моделями считаются модели, которые не соответствуют ни переборке, ни недостаточной подгонке.Модели, которые имеют меньше минимальных ошибок смещения и дисперсии, называются моделями правильной подгонки.

    Как проверить, есть ли в модели минимальная ошибка смещения и дисперсии?

    Вы можете оценить точность как для обучения, так и для тестирования одновременно. Вы не можете зависеть только от одного теста, чтобы проверить производительность модели. Поскольку не существует нескольких наборов тестов, для имитации нескольких наборов тестов используется перекрестная проверка в K-кратном размере и самонастраивающаяся выборка.

    Что такое ошибки моделирования?

    Ошибки моделирования определяются как ошибки, которые снижают мощность прогнозирования. В основном существует 3 различных типа ошибок моделирования, которые указаны ниже:

    1. Ошибка смещения: Это тип ошибки, который может возникнуть в любое время на различных этапах или моделировании, начиная с этапа начального сбора данных. Это может произойти во время анализа доступных данных, которые определяют функции.Также при разделении данных на обучение, проверку и тестирование. Из-за размера класса может возникнуть ошибка смещения, алгоритмы зависят от класса, которого больше по сравнению с другими классами.

    1. Ошибка отклонения: Определяется как отклонение, которое наблюдается в поведении модели. На основе образца модель будет отчетливо работать на разных образцах. Если функции или атрибуты увеличиваются в модели, дисперсия также увеличивается, это связано со степенью свободы для точек данных.

    1. Случайные ошибки: Это ошибки, вызванные неопределенными факторами.


    Как определить производительность модели ?

    В основном есть три категории, в которых сохраняются характеристики модели, которые называются моделями Rightfit, Underfit и Overfit .Давайте посмотрим, что это за категории по очереди.

    • Модели Rightfit: Модели, которые хорошо обобщают и хорошо работают в производстве, называются моделями Right Fit. Модели могут хорошо классифицироваться, если они имеют постоянную изменчивость. Кроме того, модель, которая хорошо обобщает, не должна ни чрезмерно, ни недооценивать обучающие данные.


    Как проверить вашу модель ?

    Проверка модели похожа на проверку того, насколько хорошо модель работает.Нет гарантии, что ваша модель действительно хорошо работает на этапе обучения, это означает, что она также будет хорошо работать в производстве. Если вам нужно проверить свою модель, вам всегда нужно разделить данные на два сегмента, где первый сегмент отвечает за данные обучения, а другой - как данные тестирования для проверки модели.

    Во многих случаях видно, что у нас недостаточно данных, которые можно разделить на обучение и тестирование. Следовательно, проверка ошибки, допущенной моделью на тестовых данных, может быть не лучшим подходом для оценки ошибки в производственных данных.В случаях, когда у вас не так много больших данных, можно использовать различные методы для оценки ошибки модели в производственной среде. Один из таких методов называется «перекрестная проверка ».

    Что такое перекрестная проверка ?

    • Перекрестная проверка - это метод оценки модели и проверки ее производительности на невидимых данных.

    • Модель создается и оценивается несколько раз.

    • Сколько раз будет выполняться оценка, зависит от пользователя. Пользователь должен выбрать значение, которое называется «k», которое является целочисленным значением.

    • Используемая последовательность шагов повторяется столько раз, сколько раз значение «k».

    • Первоначально для выполнения перекрестной проверки вам нужно использовать случайные функции, чтобы разделить исходные данные на разные свертки.

    Этапы перекрестной проверки?

    1. Случайно перемешивают данные.

    2. Разделите данные на желаемые k складок.

    3. Для каждой отдельной складки:

    • Сохраните данные сгиба, которые были разделены.
    • Используйте оставшиеся данные как отдельные обучающие данные.
    • Подобрать модель на тренировочных данных и проверить на тестовых данных.
    • Оставьте оценку валидации и отклоните модель.
    • Повторите все вышеуказанные шаги.

    4.Эти шаги будут повторяться k раз.

    5. Суммируйте баллы и определите среднее значение, разделив сумму на k.

    6. Изучите средний балл, распределение, чтобы проверить производительность модели на невидимых данных, которые являются производственными данными.

    Реализация кода

    перекрестной проверки K-кратности показана на изображении ниже.


      из массива импорта numpy
    из sklearn.model_selection импорт KFold
    данные = массив ([3,6,9,12,15,18,21,24,27,30])
    kfolds = KFold (10, Истина)
    для поезда, тестируйте в kfolds.разделить (данные):
        print ('Данные обучения:% s, Данные тестирования:% s'% (данные [поезд], данные [тест]))
      

    Реализация кода


    K - фундаментальное число. Минимальные значения, которые должны быть присвоены k, должны быть 2, а максимальные значения, которые могут быть присвоены k, могут быть суммой точек данных, также известной как LOOCV. (Оставьте одну перекрестную проверку). Не существует формулы, по которой можно было бы выбрать значение k, но k = 10 считается хорошим.

    Оценка модели на итерации

    • Модель обучается (k-1) количеству складок и проверяется на той складке, которая остается на каждой итерации.

    • Среднеквадратичная ошибка вычисляется по левой складке.

    • Поскольку операция cross val повторяется k раз, вычисляется k раз MSE. Ожидаемая общая MSE рассчитывается путем деления среднего значения всех MSE на k.

    Полную документацию о кросс-валидации K-сгибов можно найти здесь.


    Что такое выборка BootStrap ?

    Он определяется как метод, который используется, когда у нас есть очень маленькие объемы данных или ограниченные данные. Для создания данных из исходных данных используется случайная функция. Внутри данных могут быть повторяющиеся данные из-за идентичных записей.Записи, которые не берутся случайным образом, используются для целей тестирования и всегда уникальны.

    Предположим, у нас есть 20 точек данных в данных, тогда мы можем создать разные данные, имеющие каждые 20 точек данных или меньше, и соответствующие тестовые данные. Создаваемых данных может быть только 20 или меньше или больше 20. Чем больше данных мы создаем из меньшего объема данных, тем более похожими будут сгенерированные данные, если мы говорим о точках данных.

    Пример выборки Bootstrap показан на изображении ниже -


      из sklearn.утилиты импорта передискретизируют
     
    данные = [0,4, 0,8, 1,2, 1,4, 1,8, 2,2]
    bootstrap = resample (данные, replace = True, n_samples = 6, random_state = 1)
    print ('Образец начальной загрузки:% s'% начальной загрузки)
    oob = [x для x в данных, если x не в начальной загрузке]
    print ('Пример OOB:% s'% oob)
      

    Реализация кода


    • С помощью данных начальной загрузки мы можем создавать модели для обучения и тестирования и извлекать среднее значение из всех оценок на протяжении всей итерации.

    • Каждая итерация выдает оценку производительности при тестировании модели на данных начальной загрузки.

    • Эти оценки производительности склоняются к нормальному распределению при увеличении количества итераций.

    • Распределение становится нормальным для очень большого количества итераций, что также называется центральной предельной теоремой.

    Центральная предельная теорема утверждает: «выборочное распределение значений выборки приближается к нормальному распределению по мере увеличения размера выборки - независимо от формы распределения генеральной совокупности.”

    Различные показатели, которые используются для измерения производительности модели

    1. Матрица неточностей: Она определяется как матрица 2 * 2, которая сообщает о производительности модели.

    Матрица неточностей


    2. Точность: Определяется как оценка, полученная при обобщении класса.Насколько точно модель способна обобщать.

    Точность = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

    3. Отзыв: Насколько модель предсказала истинные точки данных как истинные точки данных, определяется отзывом.

    Отзыв = (TP / TP + FN)

    4. Точность: Сообщает о положительных точках данных, распознаваемых моделью, сколько на самом деле положительных.

    Точность = (TP / TP + FP)

    5. Специфичность: Сообщает о том, сколько отрицательных данных распознает модель, сколько на самом деле отрицательных.

    Рассмотрим случай, когда мы прогнозируем пациентов с диабетом и пациентов без диабета. В этой бинарной классификации пациенты с диабетом представляют собой класс, который представляет интерес и помечен как положительный (1), а другой класс - как отрицательный (0).

    • Истинный положительный результат (TP): Случаи, когда положительный класс прогнозируется моделью как положительный. Бывший пациент с диабетом (1) был предсказан как (1).

    • Истинно отрицательный (TN): Случаи, когда отрицательный класс прогнозируется моделью как отрицательный. Бывший - пациент, не страдающий диабетом, по прогнозам не страдающий диабетом.

    • Ложно-положительный результат (FP): Случаи, когда класс был отрицательным (0), но модель спрогнозировала положительный результат.Ex- недиабетический класс (0), но прогнозируется как диабетик. (1)

    • Ложноотрицательный (FN): Случаи, когда класс был положительным, но был предсказан как отрицательный. Бывший - диабетический класс (1), но по прогнозам не страдающий диабетом. (0)

    Идеальная ситуация, когда все негативное предсказывается моделью как негативное, а позитивное как позитивное, но практически это невозможно. Будут существовать как ложноотрицательные, так и ложноположительные. Целью всегда должно быть сведение к минимуму, но если вы сведете к минимуму еще одно, то оно увеличится, и наоборот! Поэтому рекомендуется минимизировать любое из них.

    Подробнее о различных оценках, приведенных в библиотеке sklearn, можно здесь.


    Кривая рабочих характеристик приемника (ROC)

    • Это графическое представление кривой, показывающей производительность классификатора.

    • График между TP и FP. (Всего положительных против всего отрицательного)

    • Точка (0, 3.5) представляет собой классифицированный класс X.

    • Классификаторы, расположенные ближе к оси Y и ближе к оси X (вниз), суровы в обобщении.


    Кривая ROC


    Если вы хотите увидеть документацию по кривой roc, которая есть в sklearn, вы можете посетить ее здесь.

    Заключение

    Я завершаю блог, заявляя, что хорошая модель никогда не определяется как модель с высокой точностью, она должна быть способна хорошо обобщаться в производстве.

    В этом блоге я обсудил производительность модели машинного обучения, как определить хорошую модель машинного обучения, различные ошибки моделирования, производительность модели, проверку модели, метод перекрестной проверки, выборку начальной загрузки и, наконец, различные используемые метрики оценки. для проверки моделей, а также обсудили кривую roc.

    Оптимизация параметров модели - Руководства по PyTorch 1.8.1 + документация cu102

    Примечание

    Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода

    Изучите основы || Быстрый старт || Тензоры || Наборы данных и загрузчики данных || Преобразует || Модель сборки || Автоград || Оптимизация || Сохранить и загрузить модель

    Теперь, когда у нас есть модель и данные, пора обучить, проверить и протестировать нашу модель, оптимизируя ее параметры на наши данные.Обучение модели - это итеративный процесс; на каждой итерации (называемой эпохой ) модель делает предположение о выходе, вычисляет ошибка в ее предположении ( потеря ), собирает производные ошибки по ее параметрам (как мы видели в предыдущий раздел), а оптимизирует эти параметры с помощью градиентного спуска. Для большего Подробное описание этого процесса смотрите в этом видео по обратному распространению от 3Blue1Brown.

    Код предварительного заказа

    Мы загружаем код из предыдущих разделов о наборах данных и загрузчиках данных. и построить модель.

     импортная горелка
    из факела импорт нн
    из torch.utils.data import DataLoader
    из наборов данных импорта torchvision
    из torchvision.transforms import ToTensor, Lambda
    
    training_data = наборы данных. FashionMNIST (
        корень = "данные",
        поезд = Правда,
        download = True,
        transform = ToTensor ()
    )
    
    test_data = наборы данных.FashionMNIST (
        корень = "данные",
        поезд = Ложь,
        download = True,
        transform = ToTensor ()
    )
    
    train_dataloader = DataLoader (тренировочные_данные, размер_пакета = 64)
    test_dataloader = Загрузчик данных (test_data, batch_size = 64)
    
    класс NeuralNetwork (nn.Модуль):
        def __init __ (сам):
            super (NeuralNetwork, сам) .__ init __ ()
            self.flatten = nn.Flatten ()
            self.linear_relu_stack = nn.Sequential (
                nn.Linear (28 * 28, 512),
                nn.ReLU (),
                nn.Linear (512, 512),
                nn.ReLU (),
                nn.Linear (512, 10),
                nn.ReLU ()
            )
    
        def вперед (self, x):
            x = самоповерхностный (x)
            logits = self.linear_relu_stack (x)
            вернуть логиты
    
    model = NeuralNetwork ()
     

    Ушел:

     Скачивание http: // fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz
    Загрузка http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-images-idx3-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw / train-images-idx3-ubyte.gz
    Извлечение данных / FashionMNIST / raw / train-images-idx3-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw
    
    Скачивание http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz
    Загрузка http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/train-labels-idx1-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw / train-labels-idx1-ubyte.gz
    Извлечение данных / FashionMNIST / raw / train-labels-idx1-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw
    
    Скачивание http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz
    Загрузка http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-images-idx3-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw / t10k-images-idx3-ubyte.gz
    Извлечение данных / FashionMNIST / raw / t10k-images-idx3-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw
    
    Скачивание http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
    Загрузка http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/t10k-labels-idx1-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw / t10k-labels-idx1-ubyte.gz
    Извлечение данных / FashionMNIST / raw / t10k-labels-idx1-ubyte.gz в data / FashionMNIST / raw
    
    Обработка...
    Сделанный!
     

    Гиперпараметры

    Гиперпараметры - это настраиваемые параметры, которые позволяют управлять процессом оптимизации модели. Различные значения гиперпараметров могут повлиять на обучение модели и скорость сходимости (подробнее о настройке гиперпараметров)

    Мы определяем следующие гиперпараметры для обучения:
    • Number of Epochs - количество итераций по набору данных
    • Размер пакета - количество выборок данных, распространяемых по сети до обновления параметров
    • Learning Rate - сколько обновлять параметры модели в каждом пакете / эпохе.Меньшие значения снижают скорость обучения, а большие значения могут привести к непредсказуемому поведению во время обучения.
     скорость обучения = 1e-3
    batch_size = 64
    эпох = 5
     

    Цикл оптимизации

    После того, как мы установили наши гиперпараметры, мы можем затем обучить и оптимизировать нашу модель с помощью цикла оптимизации. Каждый итерация цикла оптимизации называется эпохой .

    Каждая эпоха состоит из двух основных частей:
    • The Train Loop - итерация по набору обучающих данных и попытка сойтись к оптимальным параметрам.
    • Цикл проверки / тестирования - итерация по набору тестовых данных, чтобы проверить, улучшается ли производительность модели.

    Давайте кратко познакомимся с некоторыми концепциями, используемыми в цикле обучения. Перейти к см. полную реализацию цикла оптимизации.

    Функция потерь

    При представлении некоторых обучающих данных наша нетренированная сеть, скорее всего, не даст правильного отвечать. Функция потерь измеряет степень несоответствия полученного результата заданному значению, и это функция потерь, которую мы хотим минимизировать во время обучения.Для расчета убытка делаем прогнозирование с использованием входных данных нашей данной выборки данных и сравнение его с истинным значением метки данных.

    Общие функции потерь включают nn.MSELoss (среднеквадратическая ошибка) для задач регрессии и nn.NLLLoss (Negative Log Likelihood) для классификации. nn.CrossEntropyLoss объединяет nn.LogSoftmax и nn.NLLLoss .

    Мы передаем выходные логиты нашей модели в nn.CrossEntropyLoss , который нормализует логиты и вычисляет ошибку предсказания.

     # Инициализировать функцию потерь
    loss_fn = nn.CrossEntropyLoss ()
     

    Оптимизатор

    Оптимизация - это процесс настройки параметров модели для уменьшения ошибки модели на каждом этапе обучения. Оптимизационные алгоритмы определяют, как этот процесс выполняется (в этом примере мы используем стохастический градиентный спуск). Вся логика оптимизации инкапсулирована в объекте оптимизатора . Здесь мы используем оптимизатор SGD; кроме того, есть много разных оптимизаторов доступны в PyTorch, такие как ADAM и RMSProp, которые лучше работают для различных типов моделей и данных.

    Мы инициализируем оптимизатор, регистрируя параметры модели, которые необходимо обучить, и передавая гиперпараметр скорости обучения.

     optimizer = torch.optim.SGD (model.parameters (), lr = скорость_обучения)
     
    Внутри цикла обучения оптимизация происходит в три этапа:
    • Вызовите optimizer.zero_grad () , чтобы сбросить градиенты параметров модели. Градиенты по умолчанию складываются; чтобы избежать двойного подсчета, мы явно обнуляем их на каждой итерации.
    • Обратное распространение предсказания потери с вызовом loss.backwards () . PyTorch откладывает градиенты потерь относительно каждый параметр.
    • Когда у нас есть градиенты, мы вызываем optimizer.step () , чтобы настроить параметры градиентами, собранными в обратном проходе.

    Полная реализация

    Мы определяем train_loop , который перебирает наш код оптимизации, и test_loop , который оценивает производительность модели по нашим тестовым данным.

     def train_loop (загрузчик данных, модель, loss_fn, оптимизатор):
        size = len (dataloader.dataset)
        для пакета (X, y) в перечислении (загрузчик данных):
            # Вычислить прогноз и потерю
            пред = модель (X)
            loss = loss_fn (пред, у)
    
            # Обратное распространение
            optimizer.zero_grad ()
            loss.backward ()
            optimizer.step ()
    
            если партия% 100 == 0:
                потеря, текущий = loss.item (), партия * len (X)
                print (f "loss: {loss:> 7f} [{current:> 5d} / {size:> 5d}]")
    
    
    def test_loop (загрузчик данных, модель, loss_fn):
        size = len (загрузчик данных.набор данных)
        test_loss, правильно = 0, 0
    
        с torch.no_grad ():
            для X, y в загрузчике данных:
                пред = модель (X)
                test_loss + = loss_fn (пред, y) .item ()
                правильно + = (pred.argmax (1) == y) .type (torch.float) .sum (). item ()
    
        test_loss / = размер
        правильный / = размер
        print (f "Ошибка теста: \ n Точность: {(100 * правильно):> 0,1f}%, Средняя потеря: {test_loss:> 8f} \ n")
     

    Мы инициализируем функцию потерь и оптимизатор и передаем ее train_loop и test_loop .Не стесняйтесь увеличивать количество эпох, чтобы отслеживать улучшение характеристик модели.

     loss_fn = nn.CrossEntropyLoss ()
    optimizer = torch.optim.SGD (model.parameters (), lr = скорость_обучения)
    
    эпох = 10
    для t в диапазоне (эпохи):
        print (f "Эпоха {t + 1} \ n -------------------------------")
        train_loop (train_dataloader, модель, loss_fn, оптимизатор)
        test_loop (test_dataloader, модель, loss_fn)
    print ("Готово!")
     

    Ушел:

     Эпоха 1
    -------------------------------
    потеря: 2.305794 [0/60000]
    потеря: 2.292211 [6400/60000]
    потеря: 2.289594 [12800/60000]
    потеря: 2.2
  • [19200/60000] потеря: 2.268208 [25600/60000] потеря: 2.275472 [32000/60000] потеря: 2.255412 [38400/60000] потеря: 2.253125 [44800/60000] потеря: 2.262985 [51200/60000] потеря: 2.227448 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 35,7%, Средняя потеря: 0,035117 Эпоха 2 ------------------------------- убыток: 2.246627 [0/60000] потеря: 2.215304 [6400/60000] потеря: 2.222043 [12800/60000] потеря: 2.230820 [19200/60000] потеря: 2.161137 [25600/60000] убыток: 2.205280 [32000/60000] убыток: 2.161053 [38400/60000] потеря: 2.164576 [44800/60000] потеря: 2.198529 [51200/60000] потеря: 2.119528 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 36,6%, Средняя потеря: 0,033588 Эпоха 3 ------------------------------- убыток: 2.162226 [0/60000] потеря: 2.097466 [6400/60000] потеря: 2.116868 [12800/60000] потеря: 2.136163 [19200/60000] убыток: 1.983084 [25600/60000] убыток: 2.096666 [32000/60000] убыток: 2.002315 [38400/60000] убыток: 2.024851 [44800/60000] потеря: 2.083791 [51200/60000] убыток: 1.943893 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 38,6%, Средняя потеря: 0,031085 Эпоха 4 ------------------------------- убыток: 2.039314 [0/60000] убыток: 1.932612 [6400/60000] убыток: 1.966763 [12800/60000] убыток: 1.971840 [19200/60000] убыток: 1.750993 [25600/60000] убыток: 1.975583 [32000/60000] убыток: 1.802070 [38400/60000] убыток: 1.874054 [44800/60000] убыток: 1.947381 [51200/60000] убыток: 1.753172 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 49,7%, Средняя потеря: 0,028378 Эпоха 5 ------------------------------- потеря: 1.7 [0/60000] потеря: 1.775762 [6400/60000] убыток: 1.821690 [12800/60000] потеря: 1.798247 [19200/60000] убыток: 1.534424 [25600/60000] убыток: 1.868893 [32000/60000] убыток: 1.615075 [38400/60000] убыток: 1.740369 [44800/60000] потеря: 1.811754 [51200/60000] убыток: 1.586750 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 51,1%, Средняя потеря: 0,025897 Эпоха 6 ------------------------------- убыток: 1.798532 [0/60000] убыток: 1.644209 [6400/60000] потеря: 1.693059 [12800/60000] убыток: 1.648479 [19200/60000] потеря: 1.353350 [25600/60000] убыток: 1.772894 [32000/60000] убыток: 1.467341 [38400/60000] убыток: 1.631084 [44800/60000] потеря: 1.700086 [51200/60000] убыток: 1.463420 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 51,4%, Средняя потеря: 0,023956 Эпоха 7 ------------------------------- убыток: 1.702328 [0/60000] убыток: 1.542520 [6400/60000] убыток: 1.5 [12800/60000] убыток: 1.539097 [19200/60000] убыток: 1.226176 [25600/60000] убыток: 1.693669 [32000/60000] убыток: 1.365815 [38400/60000] убыток: 1.546057 [44800/60000] потеря: 1.615939 [51200/60000] убыток: 1.383145 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 51,8%, Средняя потеря: 0,022582 Эпоха 8 ------------------------------- убыток: 1.626336 [0/60000] убыток: 1.466879 [6400/60000] убыток: 1.514298 [12800/60000] потеря: 1.463969 [19200/60000] потеря: 1.142214 [25600/60000] убыток: 1.635610 [32000/60000] убыток: 1.296792 [38400/60000] убыток: 1.486288 [44800/60000] убыток: 1.555170 [51200/60000] убыток: 1.328987 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 52,6%, Средняя потеря: 0,021635 Эпоха 9 ------------------------------- потеря: 1.566736 [0/60000] потеря: 1.411572 [6400/60000] убыток: 1.454925 [12800/60000] убыток: 1.411804 [19200/60000] убыток: 1.086767 [25600/60000] убыток: 1.592960 [32000/60000] убыток: 1.249092 [38400/60000] убыток: 1.445860 [44800/60000] убыток: 1.510928 [51200/60000] убыток: 1.288951 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 53,4%, Средняя потеря: 0,020957 Эпоха 10 ------------------------------- убыток: 1.519556 [0/60000] потеря: 1.369348 [6400/60000] убыток: 1.407648 [12800/60000] убыток: 1.373674 [19200/60000] потеря: 1.048197 [25600/60000] убыток: 1.560964 [32000/60000] убыток: 1.214322 [38400/60000] убыток: 1.416616 [44800/60000] потеря: 1.477242 [51200/60000] убыток: 1.257604 [57600/60000] Ошибка теста: Точность: 54,1%, Средняя потеря: 0,020439 Сделанный!
  • Сравнение моделей и количество параметров

    Сравнение моделей и количество параметров
    Далее: Непараметрические модели Up: AY630 классные заметки Предыдущая: Байесовский вывод

    Подразделы


    Во многих случаях мы можем не знать заранее, что правильно или Лучше всего, параметризация проблемы может быть такой, т. е.е., что лучше модель. Если вы хорошо понимаете неопределенности данные (наблюдательные и / или внутренние) вы можете попробовать разные модели и исключить некоторые, например, на основе χ 2 , где это применимо. Однако это может оказаться бесполезным, если у вас есть несколько согласованных моделей. с данными: χ 2 имеет возможность отклонять только модели.

    Обратите внимание, что можно рассматривать сравнения для двух разных ситуаций: вложенные модели, в которых разные модели являются подмножествами других, е.g., полиномиальная модель с увеличивающимся числом членов и не вложенными модели, имеющие отличные функциональные формы. Сравнение вложенных модели может быть проще, чем сравнение невложенных моделей.

    Основной принцип, который обычно применяется, - принцип простоты, т. Е. Бритва Оккама: менее сложная модель, которая соответствует данным, предпочтительнее более сложная модель, которая одинаково хорошо соответствует данным (но не обязательно предпочтительнее более сложной модели, которая лучше соответствует данным!). Практически говоря, это предпочло бы модель с меньшим количеством свободных параметров.

    При наличии разброса данных тоже не хочется допускать слишком большая гибкость модели, поэтому она пытается соответствовать разбросу как часть модели. Это известно как , переоснащение . В отличие недостаточное оснащение не позволяет модели достаточно гибко соответствуют основному тренду.

    Другой способ подумать о выборе модели - это рассмотреть смещение и дисперсия в подгонке модели. Метрика наименьших квадратов, которую мы минимизируются - это сумма квадратов остатков.Может показать, что:

    RMS 2 = смещение 2 + дисперсия 2

    где смещение - это математическое ожидание разницы между модель и данные. Рассмотрим случай, когда вы делаете подгонку на наборе данных и рассмотрите его применение к другим наборам данных, нарисованным из той же раздачи. Для них вы можете рассчитать среднее смещение данных из модели, которая является мерой систематической ошибки, и разброс этих остатков, который является дисперсией.Если у вас высокий смещения, это предполагает недостаточное соответствие, в то время как низкий смещение с высокой дисперсией предлагает переоснащение.

    Хороший пример - подгонка к многочленам разного порядка. Видеть modelcomparison.ipynb. Обратите внимание, насколько важны можно понять источники неопределенности.

    Информационные критерии

    Для сравнения моделей можно использовать несколько простых критериев:

    Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

    AIC = - 2 lnL макс. + 2 J

    где J - количество параметров.Для малых размеров выборки AIC может предпочесть модели с большим количеством параметров, поэтому есть поправка на маленькие образцы: AIC = - 2 lnL макс. +2 J + Можно было бы предпочесть модель с меньшим AIC.

    Байесовский информационный центр (BIC) - еще один аналогичный показатель для сравнение моделей с некоторыми штрафами по ряду параметров:

    BIC = - 2 lnL max + J ln N

    Перекрестная проверка

    Перекрестное проверочное тестирование: определение параметров из подмножества данных и применить полученную подгонку к другому подмножеству данных.В одну сторону чтобы применить это, нужно разделить образец на 3 части: подходящий образец (∼> 50% точек), a образец для перекрестной проверки и тестовый образец. Используя их для выбора оптимального количество параметров: вычислить среднеквадратичное значение для выборки перекрестной проверки для различные модели и выберите модель, которая дает минимальное среднеквадратичное значение в образец перекрестной проверки. Проверить с помощью тестового образца.

    См. Рис. 8.14 в Ivesic et al.

    Существуют различные способы внедрения перекрестной проверки, например оставить один out, в котором выполняется перекрестная проверка N раз, оставляя один указать и определить ошибки обучения и перекрестной проверки путем усреднения по нескольким выборкам и аналогичных вариаций с разными размерами подвыборки.

    Кривые перекрестной проверки и обучения

    Вы также можете использовать перекрестную проверку, чтобы решить, нужно ли больше данных вероятно улучшит модель, против необходимости попробовать новую модель, если вы имеете некоторое представление об ожидаемых неопределенности: если среднеквадратичное значение из выборки для перекрестной проверки приближается к подходящей выборке, тогда дополнительные аналогичные данные вряд ли помогут. Если наблюдаемый разброс больше ожидаемого, увеличьте модель сложность. См. Рис. 8.15 в Ivesic et al.



    Наличие шума в данных может привести к переобучению.Хотя можно выберите более простую модель, при некоторых обстоятельствах может потребоваться большое количество параметров. Другой способ Избежать переобучения - значит потребовать некоторого уровня «гладкости» в производных данных. Это можно сделать, добавив ограничения к производному набору параметров. Например, в случае подбора полиномов можно потребовать, чтобы параметры (нормализованных переменных) должны быть небольшими, пока данные все еще подходят. Параметры ограничения могут быть выполнены с помощью того, что известен как регуляризация .Здесь добавляется термин вероятность это наказывает более сложные модели перед определением параметров. В случае бесшумных данных это не даст объективного минимального модель дисперсии, но она может быть более физической в ​​присутствии шума.

    Простой метод регуляризации называется регуляризацией гребня, или L2 регуляризация (обратите внимание на определение L2, ( y i - f ( x i )) 2 , и L1, | y i - f ( x i ) | функции потерь).Это наказывает модели на основании

    Σa j 2

    так что теперь мы минимизируем:

    Σ ( y i - f ( x i | a j )) 2 + λΣa j 2

    2

    где λ - параметр регуляризации, который необходимо выбрать. Для регрессии гребня решение задачи наименьших квадратов простое: используя приведенный выше формализм, он определяется как:

    a = ( A T A + λI ) -1 A T y

    где I - единичная матрица (единицы на диагонали).

    Обратите внимание, что с практической точки зрения для регуляризации нужно, чтобы все параметры иметь сравнимые амплитуды, поэтому обычно работают в стандартизированных переменные, то есть независимая переменная, у которой вычитается среднее и его амплитуда масштабируется к изменению переменной:

    x с =

    См. Бейлер-Джонс 12.2. и fit.ipynb

    Другая реализация регуляризации называется LASSO (наименьшая абсолютная усадка и оператор выбора), или L1, регуляризация.Здесь модели наказываются на основании

    Σ | a j |

    Это приводит к тому, что вы предпочитаете модели, в которых некоторые параметры исключено чрезмерное уменьшение амплитуды всех параметров. См. Рисунок Ivesic. для графического представление риджа и регуляризации LASSO, а также Ivesic Рис. 8.4

    Примеры использования аппроксимации и регуляризации методом наименьших квадратов: Пушка



    Байесовская структура дает прямой способ оценить сравнение две разные модели для заданного набора данных, которые значительно различаются от частотной концепции выбора модели.В частотнике парадигмы, каждый использует вероятность отклонить модель, независимо от рассмотрение других моделей. В байесовской структуре вы не отклонить модель, если нет альтернативной модели: если есть это только одна модель, которая у вас есть, вы не можете отказаться от нее.

    См. Интересное обсуждение в Bailer-Jones 10.6, в частности, обсуждение фальсификации.

    Пример: извлечение тузов из колоды карт

    В рамках байесовской модели мы можем сравнить вероятность различных модели.Основная байесовская формулировка:

    P ( M | D ) = Чтобы вычислить P ( D ), нам нужно просуммировать все возможные модели. В некоторых случаях это может быть возможным, например, если «модель» включает два взаимно эксклюзивные гипотезы. Мы уже видели это раньше с некоторой базовой вероятностью проблемы, в которых «модели» представляли собой всего лишь две дополняющие друг друга гипотезы, например, есть ли у человека болезнь или нет.

    Однако в более общем случае указание всех возможных моделей может невозможно.Однако мы все еще можем сравнить вероятность двух разные модели, потому что P ( D ) аннулируется. Чтобы сравнить два разных класса моделей, мы вычисляем апостериорную отношение шансов :

    R ≡ где P ( M 1 ) и P ( M 2 ) - это априорные вероятности различных моделей. Если они равны, то отношение шансов определяется байесовским коэффициентом : BF

    Когда мы говорим о сравнении моделей, следует понимать, что данная модель может иметь набор параметров, которые могут принимать разные значения; у нас есть обсуждали возможность получения апостериорного PDF для таких параметров.Мы хотите сравнить возможности разных моделей, возможно, с разными количество и характер параметров, чтобы соответствовать заданному набору данных; Например, ранее мы рассматривали полиномиальные соответствия данным с разным порядком полиномы. Для модели с параметрами имеем

    P ( θ | M , D ) =

    Знаменатель P ( D | M ) называется свидетельством, и это то, что входит в соотношение шансов. Мы ранее проигнорировал это, просто нормализовав апостериорный PDF.Чтобы сравнить модели, мы хотим вычислить его путем интегрирования по всем возможным вариантам выбора параметры:

    P ( D | M ) = P ( D | θ , M ) P ( θ | M )

    Учитывая это определение, доказательства иногда называют маргинальными. вероятность или глобальная вероятность. Это интеграл вероятности по всем возможным параметрам, взвешенным по предшествующим параметрам.Чтобы вычислить доказательства, мы должны использовать нормализованные вероятности и априорные значения.

    Учитывая расчет отношения шансов, можно предпочесть одну модель. над другим. Конечно, есть определенное суждение о том, какие шансы соотношение представляет собой значительное предпочтение одной модели по сравнению с другой: как правило, люди не заявляют о «сильной» дискриминации, если только отношение шансов не больше чем 10 (или менее 0,1), с «решающей» дискриминацией, когда отношение шансов больше 100.

    Одна хорошая вещь в использовании байесовского отношения шансов заключается в том, что оно, естественно, учитывает возможность того, что модели имеют разные уровни сложность, например, разное количество параметров. Для моделей с большим параметров, максимальная вероятность наилучшего соответствия модели будет больше чем максимальная вероятность наилучшего соответствия модели с меньшим количеством параметров; однако предельная вероятность не обязательно будет больше, поскольку один должен интегрировать вероятность по всем наборам параметров, взвешенных по приора по параметрам.Это, естественно, наказывает моделей большим количеством параметры, если приор достаточно широк. С другой стороны, это также означает, что выбор априора может значительно влияют на соотношение шансов.

    Пример: ярмарка монет (Бейлер-Джонс 11.2)? Учитывая наличие r орел (или решка) в выборке из n подбрасываний монеты, как мы можем оценить честная ли монета? Рассмотрим сравнение двух моделей: одна ( M 1 ) с честной монетой ( p = 0.5) и один ( M 2 ) с недобросовестным кодом с неизвестным p получения орлов за один бросок. В обоих случаях количество напор задается биномиальным распределением, но в M 1 , p фиксировано при 0,5, в то время как в M 2 мы интегрируем по всем вариантам p с учетом некоторое предварительное распространение.

    P ( D | M ) = P ( r | n , M ) = p r (1 - p ) nr P ( P ) p | M ) dp

    Для M 1 априор является дельта-функцией с p = 0.5, а для M 2 we принять униформу приора. Выполняя интегралы, вы получаете

    P ( D | M 1 ) = 0,5 r 0,5 n-r т.е. биномиальная вероятность с p = 0,5, P бункер ( r | 0,5, n ). Для M 2 , (работа не показана, см. BJ!), поэтому байесовский фактор равен

    B = ( n + 1) P бин ( r | 0.5, n )

    Для единообразной априорной вероятности байесовский фактор для разные r и n предоставлены Bailer-Jones 11.1 Обратите внимание, что вам понадобится 156 бросков, даже если набрать ровно половину головы, чтобы предпочтительнее M 1 в 10 раз!

    Пример: лучше ли линейная аппроксимация, чем константа? (Бейлер-Джонс, 11.3). Рассмотрим набор данных, представленный в Bailer-Jones 11.2. Как мы можем определить, оправдывают ли данные линейный наклон (или более высокий порядок) по сравнению с просто константой? Сравните две модели: постоянную или линейную склон.Для сравнения необходимо выбрать априорные значения параметров. Для точки пересечения BJ выбирает гауссиан с центром в 0 со стандартным отклонением из 1. Для уклона (для M 2 ) он выбирает равномерный в α , где наклон = tgα . Он также подходит для разброса точек, используя равномерный предшествующий от log 0,5 до log 2 (обратите внимание, что очень важно используйте правильную до того, как сможете вычислить доказательства!). Видеть Бейлер-Джонс 11,3 для представлений классов моделей.Подсчитывая доказательства, БЖ получает

    журнал P ( D | M 1 ) = - 8,33

    журнал P ( D | M 2 ) = - 8,44

    журнал B 12 = 0,11

    В 12 = 1,3

    т.е. отсутствует сильная дискриминация моделей. Повторные тесты с разными образцами этого размера дают разные значения, но всегда без сильной дискриминации. Изменение priors в большинстве случаев не оказывает слишком большого влияния, но если σ вынужден будь маленьким, значит, так оно и есть.С другой стороны, больший набор данных из 50 точек делает различать:

    журнал P ( D | M 1 ) = - 33,87

    журнал P ( D | M 2 ) = - 29,37

    журнал B 12 = - 4,50

    B 12 = 3,15 e -5

    Ограничения сравнения байесовских моделей: могут существенно зависеть от выбор приора: может потребоваться чувствительность к разным выбор приора.Кроме того, может быть трудно вычислить доказательства.

    В сложных ситуациях может прибегнуть к AIC, BIC и / или кроссу. проверка, как обсуждалось ранее.

    Информационный критерий Акаике (AIC) сравнивает модели по их вероятности но с дополнительным термином, который штрафует модель за количество параметры:

    AIC = - 2 lnL макс. + 2 J

    где J - количество параметров. Для малых размеров выборки AIC может предпочесть модели с большим количеством параметров, поэтому есть поправка на маленькие образцы: AIC = - 2 lnL макс. +2 J + Можно было бы предпочесть модель с меньшим AIC.

    Байесовский информационный центр (BIC) - еще один аналогичный показатель для компилирующие модели, с некоторыми штрафами по ряду параметров:

    BIC = - 2 lnL max + J ln N





    Далее: Непараметрические модели Up: AY630 классные заметки Предыдущая: Байесовский вывод

    Динамика параметров гидрологической модели: механизмы, проблемы и решения

    Aldrich, J.: Р. А. Фишер и создание максимального правдоподобия 1912–1922 гг., Статист. Sci., 12, 162–176, https://doi.org/10.1214/ss/1030037906, 1997.

    Арора С. и Сингх С.: Алгоритм оптимизации светлячка: сходимость анализ и выбор параметров, Int. J. Comput. Appl., 69, 48–52, https://doi.org/10.5120/11826-7528, 2013.

    Арсено, Р., Пулен, А., Коте, П., и Бриссет, Ф .: Сравнение Алгоритмы стохастической оптимизации в калибровке гидрологической модели, J. Hydrol. Англ., 19, 1374–1384, https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000938, 2014.

    Азад, С. К. Дж. С. и Оптимизация, М .: Контролируемая кривая сходимости: новая фреймворк для метаэвристических алгоритмов структурной оптимизации, Struct. Многопрофильный. О., 60, 481–499, https://doi.org/10.1007/s00158-019-02219-5, 2019.

    Бардоши, А .: Калибровка параметров гидрологической модели для неконтролируемых водосборы, Hydrol. Earth Syst. Sci., 11, 703–710, https://doi.org/10.5194/hess-11-703-2007, 2007.

    Бардосси А. и Сингх С.К .: Надежная оценка гидрологической модели параметры, Hydrol. Earth Syst. Наук, 12, 1273–1283, https://doi.org/10.5194/hess-12-1273-2008, 2008.

    Бевен, К. и Бинли, А .: Будущее распределенных моделей: калибровка моделей и прогнозирование неопределенности, Hydrol. Process., 6, 279–298, https://doi.org/10.1002/hyp.3360060305, 1992.

    Brigode, P., Oudin, L., and Perrin, C.: Нестабильность параметров гидрологической модели: источник дополнительной неопределенности в оценке гидрологического воздействия изменения климата ?, Дж.Hydrol., 476, 410–425, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.11.012, 2013.

    Chen, Y., Chen, X. W., Xu, C. Y., Zhang, M. F., Liu, M. B., and Gao, L .: На пути к улучшенной калибровке SWAT с использованием сезонной многоцелевой оптимизация: тематическое исследование в бассейне Цзиньцзян на юго-востоке Китая, Water Resour. Manage ,, 32, 1193–1207, https://doi.org/10.1007/s11269-017-1862-8, 2017.

    Cheng, L., Yaeger, M., Viglione, A., Coopersmith, E. , Е, С. и Сивапалан, М .: Изучение физического контроля региональных моделей продолжительности потока. кривые - Часть 1: Выводы из статистического анализа, Hydrol.Earth Syst. Sci., 16, 4435–4446, https://doi.org/10.5194/hess-16-4435-2012, 2012.

    Choi, HT, Beven, K .: Многопериодная и многокритериальная модель, обусловливающая уменьшить неопределенность прогнозов при применении TOPMODEL в рамках GLUE, J. Hydrol., 332, 316–336, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.07.012, 2007.

    Cibin, R. , Судхир, К.П. и Чауби, И.: Чувствительность и идентифицируемость параметров создания потока в модели SWAT, Hydrol. Процесс., 24, 1133–1148, https://doi.org/10.1002/hyp.7568, 2010.

    CMDC: Наборы данных за один час осадков и часовую температуру за 1980–1990 годы в Китайском центре службы метеорологических данных (CMDC), доступно по адресу: https : //data.cma.cn/en/? r = data / online & t = 6 (последний доступ: 20 марта 2020 г.), 2019 г.

    Купер, Вирджиния, Нгуен, VTV, и Никелл, Дж. А.: Оценка глобального методы оптимизации для калибровки концептуальной модели осадков-стока, Вода Sci. Technol., 36, 53–60, https://doi.org/10.1016 / S0273-1223 (97) 00461-7, 1997.

    Coopersmith, E., Yaeger, MA, Ye, S., Cheng, L., и Sivapalan, M .: Изучение физического контроля региональных моделей потока. кривые продолжительности - Часть 3: Система классификации водосбора на основе показателей кривой режима, Hydrol. Earth Syst. Sci., 16, 4467–4482, https://doi.org/10.5194/hess-16-4467-2012, 2012.

    Корон, Л., Андреасян, В., Перрен, К., Бурки, М. , и Хендрикс, Ф .: На отсутствие устойчивости гидрологических моделей в отношении моделирования водного баланса: диагностический подход, примененный к трем моделям увеличения комплекс на 20 горных водосборов, гидр.Earth Syst. Sci., 18, 727–746, https://doi.org/10.5194/hess-18-727-2014, 2014.

    Dakhlaoui, H., Ruelland, D., Tramblay, Y., and Bargaoui, Z .: Оценка устойчивость концептуальных моделей дождевых осадков к изменчивости климата в северный Тунис, J. Hydrol., 550, 201–217, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.04.032, 2017.

    Делорит, Дж., Ортуя, ЭКГ, и Блок, П. : Оценка основанных на модели прогнозов сезонного стока и распределения воды для долины Эльки, Чили, Hydrol.Earth Syst. Sci., 21, 4711–4725, https://doi.org/10.5194/hess-21-4711-2017, 2017.

    Deng, C., Liu, P., Guo, SL, Li, ZJ, and Ван, ДБ: Идентификация изменение параметров гидрологической модели с использованием ансамблевого фильтра Калмана, Hydrol. Earth Syst. Sci., 20, 4949–4961, https://doi.org/10.5194/hess-20-4949-2016, 2016.

    Deng, C., Liu, P., Wang, DB, and Wang, WG: Временное изменение и масштабирование параметров для ежемесячной гидрологической модели, J. Hydrol., 558, 290–300, https: // doi.org / 10.1016 / j.jhydrol.2018.01.049, 2018.

    Derrac, J., García, S., Hui, S., Suganthan, P. N., and Herrera, F .: Анализ эффективности сходимости эволюционных алгоритмов: статистический анализ. подход, Информ. Sci., 289, 41–58, https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.06.009, 2014.

    de Vos, NJ, Rientjes, THM, and Gupta, HV: Диагностическая оценка концептуальных осадков модели -runoff с использованием временной кластеризации, Hydrol. Process., 24, 2840–2850, https://doi.org/10.1002/hyp.7698, 2010.

    Дуан, К., Сорошян, С., и Гупта, В.: Эффективный и действенный глобальный оптимизация концептуальных моделей осадков-стока, Водные ресурсы. Res., 28, 1015–1031, https://doi.org/10.1029/91WR02985, 1992.

    Дуан, К., Сорушян, С., Гупта, В. К .: Оптимальное использование глобального SCE-UA метод оптимизации для калибровки моделей водоразделов, J. Hydrol., 158, 265–284, 1994.

    Дуан, К. Ю., Гупта, В. К., Сорушян, С.: Shuffled Complex Evolution Подход к эффективной и действенной глобальной минимизации, Дж.Оптимиз. Теор. Appl., 76, 501–521, https://doi.org/10.1007/Bf00939380, 1993.

    Фанг, Дж. Ю., Сун, Ю. К., Лю, Х. Ю., и Пяо, С. Л.: Растительность-климат. Взаимосвязь и ее применение при делении зоны растительности в Китае, Acta Bot. Sin., 44, 1105–1122, 2002.

    Fenicia, F., Kavetski, D., Savenije, HHG, Clark, MP, Schoups, G., Pfister, L., and Freer, J .: Catchment properties, функция и представление концептуальной модели: есть ли соответствие ?, Hydrol.Process., 28, 2451–2467, https://doi.org/10.1002/hyp.9726, 2014.

    Fenicia, F., Kavetski, D., Reichert, P., and Albert, C .: Signature- Домен Калибровка гидрологических моделей с использованием приближенного байесовского расчета: Эмпирический анализ основных свойств водных ресурсов. Res., 54, 3958–3987, https://doi.org/10.1002/2017wr021616, 2018.

    Форрест, Т.Дж.А.С .: Корреляция фитнес-дистанции как мера проблемы Сложность для генетических алгоритмов, в: Труды Шестого Интернационала. Конференция по генетическим алгоритмам, 15–19 июля 1995 г., Университет Питтсбурга, Питтсбург, Пенсильвания 15260, США, 184–192, 1995.

    Фаулер, К., Коксон, Г., Фрир, Дж., Пил, М., Вагенер, Т., Вестерн, А., Вудс, Р., и Чжан, Л.: Моделирование стока в меняющихся климатических условиях: Рамки для улучшения модели, водные ресурсы. Res., 54, 9812–9832, https://doi.org/10.1029/2018wr023989, 2018.

    Freer, J., Beven, K., and Peters, N .: многомерная модель сезонного периода. отклонение в рамках процедуры оценки обобщенной вероятностной неопределенности, в: Калибровка моделей водоразделов, 69–87, https: // agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/WS006p0069 (последний доступ: 11 марта 2020 г.), 2003.

    Gharari, S., Hrachowitz, M., Fenicia, F., and Savenije, HHG: Подход к определению согласованности во времени параметры модели: подпериод калибровки, Hydrol. Earth Syst. Sci., 17, 149–161, https://doi.org/10.5194/hess-17-149-2013, 2013.

    Гиббс, М.С., Майер, Х.Р. и Денди, Г.К .: Применение фитнес-ландшафта меры по проблемам оптимизации водораспределения // Гидроинформатика. World Scientific Publishing Company, Сингапур, 795–802, 2004 г.

    Golmohammadi, G., Rudra, R., Dickinson, T., Goel, P., and Veliz, M .: Прогнозирование временных изменений участков, способствующих потоку, с помощью SWAT, J. Hydrol., 547, 375–386, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.02.008, 2017.

    Гомес Дж .: Стохастические алгоритмы глобальной оптимизации: систематический формальный подход, Информ. Sci., 472, 53–76, https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.09.021, 2019.

    Guntner, A., Uhlenbrook, S., Seibert, J., and Leibundgut, C. .: Многокритериальная валидация TOPMODEL в горном водосборе, Hydrol.Process., 13, 1603–1620, https://doi.org/10.1002/(sici)1099-1085(199

    )13:11<1603::aid-hyp830>3.3.co;2-b, 1999.

    Го Д., Джонсон Ф. и Маршалл Л .: Оценка потенциальной устойчивости концептуальных моделей дождевых осадков и стока в условиях изменяющегося климата, водные ресурсы. Res., 54, 5030–5049, https://doi.org/10.1029/2018WR022636, 2018.

    Гупта, HV, Сорошян, С., и Япо, PO: На пути к улучшенной калибровке гидрологических моделей: множественные и несоизмеримые меры информации, Водные ресурсы.Res., 34, 751–763, https://doi.org/10.1029/97WR03495, 1998.

    Gupta, HV, Kling, H., Yilmaz, KK, и Martinez, GF: разложение среднеквадратичной ошибки и Критерии эффективности NSE: последствия для улучшения гидрологического моделирования, J. Hydrol., 377, 80–91, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.003, 2009.

    Guse, B., Pfannerstill, M., Strauch, M., Reusser, DE, Ludtke, S., Volk, M. , Гупта, Х., и Форер, Н .: О характеристике временного доминирования. шаблоны параметров модели и процессов, Hydrol.Процесс., 30, 2255–2270, https://doi.org/10.1002/hyp.10764, 2016.

    Ханне, Т. Дж. Дж. О. Х .: Глобальная многоцелевая оптимизация с использованием эволюционных методов. Алгоритмы, J. Heuristics, 6, 347–360, https://doi.org/10.1023/a:1009630531634, 2000.

    Харик, Г., Канту-Пас, Э., Голдберг, Д. Э., и Миллер, Б. Л .: The Проблема разорения игрока, генетические алгоритмы и определение размеров популяций, 7, 231-253, 10.1162 / evco.1999.7.3.231, 1999.

    Герман Дж. Д., Рид П. М. и Вагенер Т.: Анализ чувствительности, изменяющийся во времени, проясняет влияние формулировки модели водосбора на поведение модели Water Resour. Res., 49, 1400–1414, https://doi.org/10.1002/wrcr.20124, 2013.

    Хинтце, Дж. Л. и Нельсон, Р. Д .: Сюжеты для скрипки: график плотности изображения прямоугольника синергизм, Am. Статист., 52, 181–184, https://doi.org/10.2307/2685478, 1998.

    Хёге, М., Вёлинг, Т. и Новак, В .: Основы для выбора модели: Решающая роль сложности модели, Водные ресурсы. Соч., 54, 1688–1715, 2018.

    Хуанг, Г. Х .: Идентифицируемость модели, Wiley StatsRef: Справочник по статистике В Интернете, доступно по адресу: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/9781118445112.stat06411.pub2 (последний доступ: 2016 г.), 2005.

    Hublart, P., Ruelland, D., De Cortazar-Atauri, L.G., Gascoin, S., Lhermitte, S., and Ibacache, A .: Надежность сосредоточенного гидрологического моделирования. в полузасушливом горном водосборе, сталкивающемся с изменениями водопользования, Hydrol. земля Syst. Sci., 20, 3691–3717, https://doi.org/10.5194/hess-20-3691-2016, 2016.

    Ким, Д. и Калуараччи, Дж .: Прогнозирование стока в водосборах, вызванных таянием снегов, с использованием метода кривой продолжительности потока, Hydrol. Earth Syst. Sci., 18, 1679–1693, https://doi.org/10.5194/hess-18-1679-2014, 2014.

    Ким, К. Б. и Хан, Д.: Исследование схем субгодовой калибровки гидрологические модели, Hydrol. Res., 48, 1014–1031, https://doi.org/10.2166/nh.2016.296, 2017.

    Ким, К. Б., Квон, Х.-Х., и Хан, Д.: Гидрологическое моделирование в условиях климата. изменение с учетом нестационарности и сезонных эффектов, Hydrol.Res., 47, nh3015103, https://doi.org/10.2166/nh.2015.103, 2015.

    Киптала, Дж. К., Мул, М. Л., Мохамед, Ю. А., и ван дер Зааг, П .: Моделирование поток и количественное определение голубой воды с использованием модифицированной модели STREAM для разнородный, широко используемый и ограниченный данными речной бассейн в Африке, Hydrol. Earth Syst. Sci., 18, 2287–2303, https://doi.org/10.5194/hess-18-2287-2014, 2014.

    Клемеш, В .: Эксплуатационные испытания гидрологических имитационных моделей, Hydrolog. Sci. J., 31, 13–24, 1986.

    Клотц Д., Херрнеггер М. и Шульц К.: Символьная регрессия для оценки передаточных функций гидрологических моделей, водные ресурсы. Res., 53, 9402–9423, https://doi.org/10.1002/2017wr021253, 2017.

    Лалой, Э. и Вругт, Дж. А.: Апостериорное исследование гидрологических моделей с высокой размерностью с использованием DREAM (ZS) с множественными попытками. и высокопроизводительные вычисления, Water Resour. Res., 48, W01526, https://doi.org/10.1029/2011wr010608, 2012.

    Lan, T., Lin, K. R., Liu, Z.Y., He, Y.H., Xu, C.Y., Zhang, H.B. и Чен, X. Х .: Структура предварительной обработки кластеризации для субгодовой калибровки гидрологической модели с учетом климата и поверхности суши Вариации, водный ресурс. Res., 54, 10034–10052, https://doi.org/10.1029/2018wr023160, 2018.

    Lin, K., Zhang, Q., и Chen, X .: Оценка влияния разрешения и параметра DEM корреляция с неопределенностью моделирования TOPMODEL, J. Hydrol., 394, 370–383, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.09.012, 2010.

    Лю, З. Ю., Чжоу, П., Чен, X. З., и Гуань, Ю. Х .: многомерная условная модель для прогнозирования речного стока и пространственного уточнения осадков, J. Geophys. Res.-Atmos., 120, 10116–110129, https://doi.org/10.1002/2015JD02378, 2015.

    Liu, ZY, Cheng, LY, Hao, ZC, Li, JJ, Thorstensen, A., and Гао, Гонконг: структура для изучения совместного воздействия условных факторов на сложные наводнения, Water Resour. Res., 54, 2681–2696, https://doi.org/10.1002/2017WR021662, 2018.

    Луо, Дж. М., Ван, Э. Л., Шен, С. Х., Чжэн, Х. X. и Чжан, Ю. К .: Влияние условной параметризации на характеристики модели дождевого стока в отношении гидрологической нестационарности, Hydrol. Процесс., 26, 3953–3961, https://doi.org/10.1002/hyp.8420, 2012.

    Madsen, H .: Автоматическая калибровка концептуальной модели дождевых осадков и стока. с использованием нескольких объективов, J. Hydrol., 235, 276–288, https://doi.org/10.1016/S0022-1694(00)00279-1, 2000.

    Майер, Х. Р., Капелан, З., Каспрзик, Дж., Коллат, Дж., Матотт, Л.С., Кунья, М.С., Денди, Г.С., Гиббс, М.С., Кидвелл, Э., Марчи, А., Остфельд, А., Савич, Д., Соломатин, Д.П. , Вругт, Дж. А., Цекчин, А. К., Минскер, Б. С., Барбур, Э. Дж., Кучера, Г., Паша, Ф., Кастеллетти, А., Джулиани, М., и Рид, П. М.: Эволюционные алгоритмы и другие метаэвристики в водных ресурсах : Текущее состояние, проблемы исследования и будущие направления, Environ. Modell. Softw., 62, 271–299, 2014.

    Me, W., Abell, J.M., and Hamilton, D.П .: Влияние гидрологических условий на характеристики модели SWAT и чувствительность к параметрам для небольшой смешанной земли. использовать водосбор в Новой Зеландии, Hydrol. Earth Syst. Наук, 19, 4127–4147, https://doi.org/10.5194/hess-19-4127-2015, 2015.

    Мерц Р., Парайка Дж. и Блошл Г.: Временная стабильность модели водосбора. параметры: значение для анализа воздействия на климат, водные ресурсы. Res., 47, W02531, https://doi.org/10.1029/2010wr009505, 2011.

    Михалевич, З., Шенауэр, М .: Эволюционные алгоритмы с ограничениями Проблемы оптимизации параметров, Evol.Comput., 4, 1–32, https://doi.org/10.1162/evco.1996.4.1.1, 1996.

    Moore, R.J .: Принцип распределения вероятностей и производство стока при точечные и тазовые весы, Hydrol. Sci. J., 30, 273–297, https://doi.org/10.1080/026266685094

    , 1985.

    Motavita, DF, Chow, R., Guthke, A., and Nowak, W.: Комплексное дифференциальное испытание на разделенной выборке: стресс-тест для гидрологических устойчивость модели в условиях изменчивости климата, J. ​​Hydrol., 573, 501–515, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.03.054, 2019.

    НАСА: Глобальная цифровая модель рельефа (GDEM) с размером ячейки 30 × 30 м на Усовершенствованном космическом радиометре теплового излучения и отражения (ASTER), доступна по адресу: https://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp (последний доступ: 20 марта 2020 г.), 2019 г.

    Нэш, Дж. Э. и Сатклифф, Дж. В .: Прогнозирование речного стока с помощью концептуального подхода. модели, часть I. Обсуждение принципов, J. Hydrol., 10, 282–290, https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)

    -6, 1970. 

    Nijzink, R.К., Саманьего, Л., Май, Дж., Кумар, Р., Тобер, С., Зинк, М., Schäfer, D., Savenije, H.H., and Hrachowitz, M .: Важность контролируемая топографией неоднородность подсеточного процесса и полуколичественный предшествующие ограничения в распределенных гидрологических моделях, Hydrol. Earth Syst. Sci., 20, 1151–1176, https://doi.org/10.5194/hess-20-1151-2016, 2016.

    Омран, М. Г. Х. и Махдави, М .: Поиск наилучшей гармонии в мире, Прил. Математика. Вычисл., 198, 643–656, https://doi.org/10.1016/j.amc.2007.09.004, 2008.

    Осух, М., Вавжиняк, Т., и Наврот, А.: Диагностика гидрологии небольшого арктического бассейна вечной мерзлоты с использованием концептуальной модели дождевых осадков-стока HBV. Hydrol. Res., 50, 459–478, 2019.

    Ouyang, Y., Xu, D., Leininger, TD, and Zhang, N .: Системная динамическая модель для оценки гидрологических процессов и использования воды на плантации эвкалипта, Ecol . Eng., 86, 290–299, https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2015.11.008, 2016.

    Панде С. и Моайери М .: Гидрологическая интерпретация статистических данных. Мера бассейновой сложности, водные ресурсы.Res., 54, 7403–7416, https://doi.org/10.1029/2018WR022675, 2018.

    Патираджа, С., Маршалл, Л., Шарма, А., и Морадхани, Х .: Гидрологическое моделирование в динамических водосборах: подход к ассимиляции данных, Водные ресурсы . Res., 52, 3350–3372, https://doi.org/10.1002/2015wr017192, 2016.

    Патираджа, С., Ангилери, Д., Бурландо, П., Шарма, А., Маршалл, Л., а также Морадхани, Х .: Модели с изменяющимися во времени параметрами для водосборов с землепользованием. изменение: важность структуры модели, Hydrol.Earth Syst. Наук, 22, 2903–2919, https://doi.org/10.5194/hess-22-2903-2018, 2018.

    Пфаннерстилл, М., Гуз, Б., и Форер, Н.: интеллектуальные метрики сигнатуры с низким расходом для улучшенной общей оценки эффективности гидрологических моделей, J. Hydrol., 510, 447–458, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.12.044, 2014.

    Пфаннерстилл, М., Гуз, Б., Реуссер Д. и Форер Н.: Проверка процесса гидрологической модели с использованием анализа чувствительности временных параметров, Hydrol. Earth Syst.Sci., 19, 4365–4376, https://doi.org/10.5194/hess-19-4365-2015, 2015.

    Piel, FB, Patil, AP, Howes, RE, Nyangiri, OA, Gething, PW , Уильямс, Т. Н., Уизерал, Д. Дж., И Хей, С. И.: Глобальное распределение ген серповидных клеток и географическое подтверждение гипотезы малярии, Nat. Commun., 1, 104, https://doi.org/10.1038/ncomms1104, 2010.

    Пиотровски, А.П., Напирковски, М.Дж., Напорковски, Д.Дж., и Ровински, П.М.: Интеллект роя и эволюционные алгоритмы: производительность в зависимости от скорости. Поставить в известность.Sci., 384, 34–85, https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.12.028, 2017.

    Пул, С., Вивироли, Д., Зайберт, Дж .: Прогнозирование гидрографов. а также Кривые продолжительности стока в почти неотслеживаемых водосборах: какие измерения стока наиболее информативны для калибровки модели ?, J. Hydrol., 554, 613–622, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.09.037, 2017

    Пульезе А., Кастелларин А. и Брат А.: Геостатистическое прогнозирование Кривые зависимости расхода от продолжительности в структуре указателя расхода, Hydrol. Earth Syst.Sci., 18, 3801–3816, https://doi.org/10.5194/hess-18-3801-2014, 2014.

    Rahnamay Naeini, M., Yang, T., Sadegh, M., AghaKouchak, A ., Сюй, К.-Л., Сорошян, С., Дуан, К., и Лей, X .: перетасованный комплексно-самоадаптивный гибрид Среда оптимизации EvoLution (SC-SAHEL), Environ. Модель. Софтв., 104, 215–235, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2018.03.019, 2018.

    Сархади А., Берн Д. Х., Консепсьон Аусин М. и Вайпер М. П .: Нестационарный многомерный анализ риска с использованием динамической байесовской связки Water Resour.Res., 52, 2327–2349, https://doi.org/10.1002/2015wr018525, 2016.

    Сарразин Ф., Пианози Ф. и Вагенер Т .: Анализ глобальной чувствительности модели окружающей среды: конвергенция и проверка, Environ. Модель. Софтв., 79, 135–152, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.02.005, 2016.

    Сивакумар, Б .: Концепция доминирующих процессов в гидрологии: движение вперед, Hydrol. Process., 18, 2349–2353, https://doi.org/10.1002/hyp.5606, 2004.

    Сорушян С., Дуан К. и Гупта В.К .: Калибровка осадков-стока модели: Применение глобальной оптимизации к влажности почвы Сакраменто Модель учета, водные ресурсы. Res., 29, 1185–1194, https://doi.org/10.1029/92wr02617, 1993.

    Сторн Р. и Прайс К.: Дифференциальная эволюция - простой и эффективный Эвристика для глобальной оптимизации в непрерывных пространствах, J. Global Optimiz., 11, 341–359, https://doi.org/10.1023/a:1008202821328, 1997.

    Sun, J., Wu, X., Palade, В., Фанг, В., Лай, Ч.-Х. и Сюй, В.: Конвергенция анализ и улучшения оптимизации роя квантовых частиц, Поставить в известность. Sci., 193, 81–103, https://doi.org/10.1016/j.ins.2012.01.005, 2012.

    Тодорович А. и Плавшич Дж .: Роль калибровки концептуальной гидрологической модели в климате. влияние изменений на оценку водных ресурсов, J. Water Clim. Change, 7, 16–28, https://doi.org/10.2166/wcc.2015.086, 2015.

    Тонгал, Х. и Буидж, М.Дж .: Моделирование и прогнозирование речных потоков с использованием моделей машинного обучения в сочетании с разделением базового потока. Дж.Hydrol., 564, 266–282, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.07.004, 2018.

    Turner, S. W. D., Bennett, J. C., Robertson, D. E., and Galelli, S .: Complex взаимосвязь между навыками сезонного прогнозирования стока и стоимостью эксплуатации водохранилищ, Hydrol. Earth Syst. Sci., 21, 4841–4859, https://doi.org/10.5194/hess-21-4841-2017, 2017.

    van Griensven, A., Meixner, T., Grunwald, S., Bishop, T., Diluzio, M., and Сринивасан, Р .: Инструмент глобального анализа чувствительности для параметров многомерные модели водосбора, J.Hydrol., 324, 10–23, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.09.008, 2006.

    Формор, К., Хейстерманн, М., Брстерт, А., и Лоуренс, Д.: Гидрологические параметр модели (in) стабильность - «краш-тестирование» модели HBV в условиях контрастной сезонности паводков, Hydrolog. Sci. J., 63, 991–1007, https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1466056, 2018.

    Вругт, Дж. А. и Бевен, К. Дж.: Обеспечение эквифинальности с эффективностью: Пределы приемлемости выборки с использованием DREAM (LOA) алгоритм, Дж.Hydrol., 559, 954–971, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.02.026, 2018.

    Vrugt, JA, Bouten, W., Gupta, HV, and Sorooshian, S .: К улучшению идентифицируемость параметров гидрологической модели: информативность экспериментальные данные, Водные ресурсы. Res., 38, 48-41–48-13, https://doi.org/10.1029/2001WR001118, 2002.

    Vrugt, JA, Diks, CGH, Gupta, HV, Bouten, W., and Verstraten, JM. : Улучшенная обработка неопределенности в гидрологическом моделировании: Объединение сильные стороны глобальной оптимизации и усвоения данных, Водные ресурсы.Res., 41, W01017, https://doi.org/10.1029/2004wr003059, 2005.

    Wagener, T. и Kollat, J .: Численная и визуальная оценка гидрологических и экологических моделей с использованием набора инструментов для анализа Монте-Карло, Environ . Модель. Softw., 22, 1021–1033, https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2006.06.017, 2007.

    Wagener, T., Boyle, DP, Lees, MJ, Wheater, HS, Gupta, HV и Сорошян, С .: Основа для разработки и применения гидрологических модели, Hydrol. Earth Syst.Sci., 5, 13–26, https://doi.org/10.5194/hess-5-13-2001, 2001.

    Wagener, T., McIntyre, N., Lees, MJ, Wheater, HS, and Гупта, HV: На пути к снижению неопределенности в концептуальном моделировании дождевых осадков-стока: динамический анализ идентифицируемости, Hydrol. Process., 17, 455–476, https://doi.org/10.1002/hyp.1135, 2003.

    Wang, S., Huang, G.H., Baetz, B. W., and Ancell, B.C .: На пути к надежному количественная оценка и снижение неопределенности гидрологических прогнозов: Интегрирование цепочки Маркова частиц Монте-Карло и разложение факториального полиномиального хаоса, J.Hydrol., 548, 484–497, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.03.027, 2017a.

    Ван, С., Хуанг, Г. Х., Баец, Б. В., Цай, X. М., Анселл, Б. К., и Фан, Ю. Р.: изучение динамических взаимодействий между экспериментальными факторами, влияющими на ассимиляция гидрологических данных с помощью ансамблевого фильтра Калмана, J. ​​Hydrol., 554, 743–757, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.09.052, 2017b.

    Ван, С., Анселл, Б., Хуанг, Г., и Баец, Б.: Повышение устойчивости Прогнозы гидрологического ансамбля посредством вероятностной предварительной и последующей обработки при последовательной ассимиляции данных, водные ресурсы.Res., 54, 2129–2151, 2018.

    Weinberger, E.J.B.C .: Коррелированные и некоррелированные фитнес-ландшафты и как отличить, Биол. Cyber., 63, 325–336, https://doi.org/10.1007/bf00202749, 1990.

    Weise, T .: Глобальная теория алгоритмов оптимизации и ее применение, самоиздание, второе издание, доступно по адресу: http: //www.it-weise.de/projects/book.pdf (последний доступ: 20 марта 2020 г.), 2009 г.

    Вестра, С., Тьер, М., Леонард, М., Кавецки, Д., и Ламберт, М .: Стратегия диагностики и интерпретации нестационарности гидрологической модели, Водные ресурсы.Res., 50, 5090–5113, 2014.

    Wi, S., Yang, Y.C.E., Steinschneider, S., Khalil, A., and Brown, C.M .: Подходы к калибровке распределенных гидрологических моделей в плохо контролируемых бассейны: значение для прогнозов стока в условиях изменения климата, Hydrol. Earth Syst. Sci., 19, 857–876, https://doi.org/10.5194/hess-19-857-2015, 2015.

    Xiong, B., Xiong, L., Chen, J., Xu, C. -Y., И Li, L .: Множественные причины нестационарность в годовом ряду малых расходов Weihe // Hydrol. Earth Syst.Sci., 22, 1525–1542, https://doi.org/10.5194/hess-22-1525-2018, 2018.

    Xiong, M., Liu, P., Cheng, L., Deng, C. , Гуй, З., Чжан, X., и Лю, Й .: Определение изменяющихся во времени параметров гидрологической модели для улучшения моделирования эффективность ансамблевого фильтра Калмана: совместное усвоение речного потока и фактическое суммарное испарение, J. Hydrol., 568, 758–768, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.11.038, 2019.

    Ядав, М., Вагенер, Т., и Гупта, Х .: Регионализация ограничений на ожидаемая реакция водораздела для улучшенных прогнозов в неотслеживаемых бассейнах, Adv.Water Resour., 30, 1756–1774, https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2007.01.005, 2007.

    Yiu-Wing, L. и Yuping, W .: Ортогональный генетический алгоритм с квантованием. для глобальной численной оптимизации, IEEE T. Evol. Вычисл., 5, 41–53, https://doi.org/10.1109/4235.

    4, 2001.

    Зекчин, А. К., Симпсон, А. Р., Майер, Х. Р., Марчи, А., и Никсон, Дж. Б.: Улучшенное понимание поискового поведения оптимизации колонии муравьев. алгоритмы, применяемые к задаче проектирования водораспределения, Водные ресурсы.Рез., 48, W09505, https://doi.org/10.1029/2011wr011652, 2012.

    Zhang, D. J., Chen, X. W., Yao, H. X., и Lin, B.Q .: Улучшенная калибровка схема спецназа с разделением влажного и сухого сезонов, экол. Модель., 301, 54–61, https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2015.01.018, 2015.

    Чжан Х., Хуанг Г. Х., Ван Д. Л. и Чжан Х. Д .: Многопериодный калибровка полураспределенной гидрологической модели на основе гидроклиматических кластеризация, Adv. Водные ресурсы, 34, 1292–1303, https: // doi.org / 10.1016 / j.advwatres.2011.06.005, 2011.

    Чжан, X., Шринивасан, Р., Чжао, К., и Лью, М.В.: Оценка глобального алгоритмы оптимизации для калибровки параметров вычислительно интенсивная гидрологическая модель, Hydrol. Процесс., 23, 430–441, https://doi.org/10.1002/hyp.7152, 2009.

    Zhang, Y., Hao, Z., Xu, C.-Y., и Lai, X .: Реакция талых вод и дождевого стока на изменение климата и их роль в управлении изменениями стока в двух бассейнах, расположенных выше по течению Тибетского плато, Hydrol.

    Похожие записи

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *