Архив метки: прогнозирование

МНОГОМЕТОДНЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА МОНИТОРИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ


УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.25.2.023

Я.Е. Львович , А.В. Питолин , Г.П. Сапожников


В статье обоснована необходимость построения разных классов математических моделей сложных систем и актуальности многометодного подхода к обработке и моделированию мониторинговой информации, обусловленного разнообразием задач оптимизации управления на примере некоммерческой образовательной организации (НОО) в сочетании с рейтинговым управлением. Исходными являются предварительно редуцированные множества входных показателей, влияющих на выходные показатели функционирования объекта управления. В основу положено прогнозирование временных рядов на основе аддитивных и элементарных функций. Зависимость выходных показателей от входных определяются регрессионной моделью с включением в число переменных времени. Для повышения точности прогнозирования с целью принятия управленческих решений при определенном горизонте планирования осуществлен переход от регрессионной модели к нейросетевой. Предложена процедура трансформации в статистические выборки исходных временных рядов их прогностических оценок с последующим рандомизированным формированием обучающей выборки. Показано, что многометодный подход к моделированию обеспечивает решение комплекса задач управления ресурсоэффективностью сложных систем.

Ключевые слова: прогнозирование, моделирование, управление, ресурсоэффективность, рандомизация.

Полный текст статьи:
LvovichSoavtori_2_19_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ НА ПОЯВЛЕНИЕ И РАЗВИТИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ


УДК 615.47
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.25.2.013

М.А. Мясоедова , Н.А. Кореневский , Л.В.Стародубцева , М.В. Писарев


Целью исследования является разработка математических моделей оценки влияния электромагнитных полей различной модальности и интенсивности на организм человека обеспечивающих решение задач оценки состояния здоровья людей занятых в электроэнергетической отрасли с приемлемой для медицинской практики точностью. В качестве базового математического аппарата выбрана технология мягких вычислений и, в частности, методология синтеза гибридных нечетких решающих моделей разработанная в Юго-Западном государственном университете хорошо зарекомендовавшая себя при синтезе математических моделей прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний со схожей структурой исследуемых классов состояний. В качестве примера описана математическая модель прогнозирования появления и развития заболеваний иммунной системы у работников электроэнергетических предприятий Курской области. Нечеткие математические модели используют функции принадлежности с базовыми переменными учитывающими напряженность электромагнитного поля промышленной частоты, стаж работы в электроэнергетике и индивидуальные факторы риска провоцирующие появление и развитие заболеваний нервной системы. В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было показано, что использование выбранной методологии синтеза гибридных нечетких математических моделей позволило получить математическую модель прогнозирования и развития заболеваний иммунной системы у работников электроэнергетического комплекса с уверенностью превышающей 0,9.

Ключевые слова: математическая модель, нечеткая логика, профессиональные заболевания, иммунная система, электроэнергетика, прогнозирование.

Полный текст статьи:
MyasoedovaSoavtori_2_19_1.pdf

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ОБЪЕКТАМИ ЯДЕРНОЙ ЭНЕРГЕТИКИ


УДК 004: 681.5
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.018

В.П. Поваров


Работа посвящена вопросам разработки программного комплекса интеллектуальной системы принятия решений в задачах управления процессами функционирования объектами ядерной энергетики. Показано, что построение программного комплекса требует выбора структуры на основе анализа поставленных перед программным обеспечением задач. С учётом разработанного математического обеспечения, реализованного в виде комплекса математических моделей, позволяющих производить анализ данных путём обработки входной информации, и алгоритмов, выполняющих формирование структуры системы, её оптимизацию и обеспечивающих её работу, были определены и реализованы следующие основные функции: формирование регрессионной модели в зависимости от входного информационного потока информативных данных; формирование нейросетевой структуры в зависимости от входного информационного потока данных; настройка параметров системы с целью обеспечения требуемого качества её функционирования; визуальное отображение информации о качестве функционирования программного обеспечения; обеспечения хранения данных в доступной и удобной для понимания форме; обеспечение хранения настраиваемых параметров системы и их динамики в процессе обучения ANFIS-подобной нейросетевой модели. Предложенные инженерные решения позволили повысить качество принятия решений за счет оперативности и достоверности обрабатываемой информации, а также за счет снижения общей ошибки прогноза.

Ключевые слова: система принятия решений, многопараметрический мониторинг, прогнозирование, база данных, база знаний, нечеткая нейронная сеть .

Полный текст статьи:
Povarov_1_19_1.pdf

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЭРГОНОМИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЕЁ ВЛИЯНИЯ НА СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА С УЧЕТОМ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ОРГАНИЗМА


УДК 614.2
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.015

Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова


В работе изучаются вопросы влияния эргономики технических систем на появление и развитие профессиональных заболеваний человека-оператора с учетом функционального резерва его организма. Учитывая сложность аналитического описания механизмов взаимодействия «человек – техническая система» в качестве математического аппарата исследований выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, ориентированная на решение плохоформализуемых задач. В рамках выбранной методологии частные оценки уровня эргономичности определяются по базовым показателям и агрегируются в финальные решающие правила. Оценка влияния уровня эргономичности и других существенных факторов риска на состояние здоровья производится с использованием соответствующих функций принадлежности, которые агрегируются в нечеткие модели прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний. На примере заболеваний нервной системы у водителей тракторов российского производства показано, что одновременный учет эргономических факторов риска и величины функционального резерва с другими существенными эндогенными и экзогенными факторами позволяет улучшить качество принимаемых решений о состоянии здоровья организма человека. При этом уверенность в правильности прогноза без учета функционального резерва составляет 0,86, а с его учетом достигает величины 0,94, что позволяет рекомендовать полученные модели принятия решений в практике работы врачей профпатологов.

Ключевые слова: эргономика, функциональный резерв, состояние здоровья, функции принадлежности, нечеткая логика, прогнозирование, ранняя диагностика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_1_19_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ, ПРОВОЦИРУЕМЫХ КОНТАКТАМИ С ЯДОХИМИКАТАМИ

УДК 615.47

Л.В.Стародубцева,Р.В. Степашов,Л.П. Лазурина,Р.А. Крупчатников,Л.В. Шульга


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания медицинской помощи работникам, контактирующим с ядохимикатами в процессе их производства или в ходе производственного процесса. В ходе проведенных исследований было показано, что контакт с ядохимикатами вызывает целый спектр заболеваний, среди которых значительное место занимают заболевания нервной системы. Одним из способов борьбы с этим классом заболеваний является своевременный и качественный прогноз, и ранняя диагностика позволяющая назначать адекватные схемы профилактики и лечения. Учитывая мультипликативный и пролонгированный эффект действия ядохимикатов на организм человека, а также разнородности и нечеткость описания исследуемых классов состояний для синтеза соответствующих решающих правил использовалась методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. В ходе применения этой методологии были получены математические модели прогнозирования возникновения заболеваний нервной системы с надежным трехлетним прогнозом и диагностики ранних стадий этого класса заболеваний. В ходе статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках было показано, что уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,85. Практическое применений, предложенных в работе метода и моделей, позволит повысить качество оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса обеспечив повышение работоспособного возраста и снижение инвалидизации.

Ключевые слова: модели, прогнозирование, ранняя диагностика, заболевание, нервная система, ядохимикаты.

Полный текст статьи:
StarodubzevaSoavtors_4_18_1.pdf

ПРОГРАММНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ АНАЛИЗА ФАЗОВОЙ ТРАЕКТОРИИ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КАЧЕСТВЕННОЙ ТЕОРИИ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ (НА ПРИМЕРЕ ОРГАНИЗАЦИИ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ)

УДК 519.688: 332.87

А.А. Попов , А.О. Кузьмина


Целью статьи является совершенствование инструментальных средств для автоматизации качественного исследования динамической системы и прогнозирования значений параметров, характеризующих деятельность организаций в сфере экономики (в частности, в сфере управления жилищно-коммунальным хозяйством). В работе решается задача автоматизации анализа фазовой траектории динамической системы (организации по управлению жилищно-коммунальным хозяйством) с использованием положений качественной теории динамических систем. Актуальность задачи обусловлена недостаточным уровнем автоматизации качественного исследования динамических систем в сфере экономики с экономической интерпретацией результатов исследований. Использованные в статье методы качественной теории динамических систем позволяют прогнозировать состояние динамической системы без проведения численного моделирования (например, интегрирования системы дифференциальных уравнений, являющейся моделью динамической системы). В статье представлена методика, в соответствии с которой проводилось исследование фазовой траектории динамической системы с использованием программного приложения. Выявлены типы фазовых точек в фазовых плоскостях в соответствии с характером поведения проекции фазовой траектории в окрестности проекции фазовой точки. На примере анализа фазовой траектории, характеризующей деятельность организации по управлению жилищно-коммунальным хозяйством, продемонстрированы возможности программного приложения, которые предусматривают построение проекций фазовой траектории на три фазовых плоскости. Установлено, что в фазовых плоскостях отсутствуют состояния равновесия типа «устойчивый узел» и «устойчивый фокус», но присутствуют состояния равновесия типа «неустойчивый узел», «неустойчивый фокус» и «седло». Приведен пример обнаружения «области притяжения» фазовой траектории в фазовой плоскости. Определены типы «областей притяжения» и дана экономическая интерпретация «областям притяжения». Сформулированы основные направления совершенствования функциональных возможностей разработанного программного приложения. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов, занимающихся прогнозированием состояния предприятий в экономике и, в частности, в жилищно-коммунальном хозяйстве.

Ключевые слова: организация, управление, жилищно-коммунальное хозяйство, программное приложение, автоматизация, прогнозирование, качественное исследование, динамическая система, фазовая траектория, фазовая точка .

Полный текст статьи:
PopovKuzmina_4_18_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИВЕЙВЛЕТНОЙ ПОЛИМОРФНОЙ СЕТИ

УДК 006.72

С.Н. Верзунов, Н.М. Лыченко


Для прогнозирования нестационарных временных рядов существует много методов и моделей, однако, проблема точности и адекватности прогноза таких рядов по-прежнему является актуальной. В настоящей статье предложена новая модель прогноза, основанная на мультивейвлетной сети с дополнительными настраиваемыми параметрами, названной полиморфной. Эффективность предложенной модели сравнена с хорошо известными моделями прогноза временных рядов: моделью авторегрессионного интегрированного скользящего среднего, многослойным персептроном и гибридной моделью, комбинирующей обе указанные модели. В качестве экспериментальных данных были использованы три реальных, хорошо известных в статистике временных ряда: данные о солнечных пятнах Вольфа, данные о популяции канадской рыси и данные об обменном курсе британского фунта к доллару США. Сравнение показало, что предложенная модель прогноза на основе мультивейвлетной полиморфной сети обладает меньшей ошибкой прогноза для всех рассмотренных рядов. Это достигнуто благодаря введению дополнительных настраиваемых параметров в вейвлет-сеть, которые позволяют лучше адаптироваться к нестационарной природе временных рядов. Кроме того, наличие в структуре предложенной вейвлет-сети прямых связей между вейвлет-нейронами входного и выходного слоев улучшает ее прогностические свойства для временных рядов, имеющих линейную составляющую. Предложенная технология может быть использована для прогноза временных рядов, генерируемых динамически-ми процессами различной физической природы.

Ключевые слова: прогнозирование, нестационарные временные ряды, мультивейвлетная сеть, дополнительные настраиваемые параметры, ARIMA-модель, искусственная нейронная сеть, гибридная модель.

Полный текст статьи:
VerzunovLychenko_4_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫБОРА СХЕМ ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВА ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

УДК 615.47

А.В. Быков, Н.А. Кореневский , С. А. Пархоменко, Л.В. Стародубцева, Е.Н. Кореневская


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I – низкая уверенность в развитии гангрены; II – средняя уверенность в развитии гангрены; III – высокая уверенность в развитии гангрены; IV – очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: гангрена, нижние конечности, прогнозирование, математическая модель, нечёткая логика, профилактика, модель Г. Раша.

Полный текст статьи:
BykovSoavtors_4_18_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ

УДК 616.31

Н.А. Кореневский , Т.И. Субботина,И.И. Хрипина,С.А. Пархоменко ,С.Н. Родионова


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I – низкая уверенность в развитии гангрены; II – средняя уверенность в развитии гангрены; III – высокая уверенность в развитии гангрены; IV – очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: гангрена, нижние конечности, прогнозирование, математическая модель, нечеткая логика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_4_18_1.pdf

НЕЧЕТКИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ СЕЛЬСКО-ХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАБОЧИХ КОНТАКТИРУЮЩИХ С ЯДОХИМИКАТАМИ

УДК 618+616-009.8

Н.А. Кореневский, Р.В. Степашов, Р.А. Крупчатников, В.В. Аксёнов,
Н.Л. Коржук


Работа посвящена решению актуальной задачи повышения качества медицинского обслуживания работников агропромышленного комплекса, контактирующих с сельскохозяйственными ядохимикатами. В ходе проведенных исследований было показано, что задачи прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний сельскохозяйственных рабочих занятых в растениеводстве относятся к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил было установлено, что для достижения высокого качества принятия решений кроме факторов риска связанных с ядохимикатами в качестве информативных признаков следует использовать уровень психоэмоционального напряжения, утомления и эргономичности используемой сельхозтехники, экологические факторы риска, индивидуальные особенности организма и др. В качестве конкретного примера описан вариант применения предложенного метода и информационно-аналитической модели при синтезе моделей прогнозирования и диагностики заболеваний нервной системы от воздействия на организм человека ядохимикатов, содержащих нитраты. В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было показано что уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,85. Практическое применение предложенных в работе метода и моделей позволит повысить качество оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса обеспечив повышение работоспособного возраста и снижение инвалидизации.

Ключевые слова: агропромышленный комплекс, профессиональные заболевания, прогнозирование, ранняя диагностика, нечеткие гибридные модели.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_3_18_2.pdf