Адаптивные методы прогнозирования параметров технологических процессов

Beschreibung: В дисциплине изучаются адаптивные методы прогнозирования, позволяющие строить самонастраивающиеся математические модели, которые способны оперативно реагировать на изменения условий путем учета результата прогноза, сделанного на предыдущем шаге, и учета различной информационной ценности уровней ряда. Рассматривается применения адаптивных методов краткосрочного прогнозирования состояния рабочих технических систем.

Betrag der Credits: 5

Arbeitsintensität der Disziplin:

Komponente: Вузовский компонент

Zyklus: Профилирующие дисциплины

Цель

• изучение моделей дисконтирования данных, способные быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий. Инструментом прогноза в адаптивных моделях, как и в кривых роста, является математическая модель с единственным фактором "время".

Задача

• исследование моделей с использованием адаптивных математических методов.

Результат обучения: знание и понимание

• знание и понимание моделирования и прогнозирования сложных многоаспектных технических систем

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• С помощью этих методов удается описать эволюцию изменения технико-экономических характеристик изделий и переменных параметров технологических процессов, изучить поведение показателя частоты отказов оборудования в зависимости от срока его эксплуатации и наработки.

Результат обучения: формирование суждений

• Адаптивные модели достаточно гибки, однако на их универсальность рассчитывать не приходится. Поэтому при построении и объяснении конкретных моделей необходимо учитывать наиболее вероятные закономерности развития реального процесса, динамические свойства ряда соотносить с возможностями модели. Необходимо закладывать в модель те адаптивные свойства, которых хватит для слежения модели за реальным процессом с заданной точностью.

Результат обучения: коммуникативные способности

• Методы адаптивного прогнозирования применяются там, где основной информацией для прогноза являются временные ряды

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• должна быть разработана математическая модель прогнозирования, включающая набор входных переменных; метод формирования входных признаков и метод обучения экспертной системы

Основная литература

• 1. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. – М.: Финансы и статистика, 2003. 2. Манасян С.К. Моделирование и прогнозирование сложных многоаспектных систем / Новые информационные технологии. – Тбилиси, 1990. 3. Давнис В.В., Тинякова В.И. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах. – Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 2006. 4. Цугленок Н.В. Энерготехнологическое прогнозирование. – Красноярск: КрасГАУ, 2005.