Архив метки: прогнозирование

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА У РАБОТНИКОВ ЛОКОМОТИВНЫХ БРИГАД НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ


УДК 616.5-002
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.034

Н.А. Кореневский, Д.А. Медников, С.Н. Родионова, В.В. Стародубцев


Целью исследования является повышение качества прогнозирования ишемической болезни сердца у работников локомотивных бригад железнодорожного транспорта за счет разработки гибридных нечетких математических моделей работающих в условиях неполного и нечеткого описания объекта исследования. С учетом плохоформализуемой структуры исследуемого класса состояний в качестве базового математического аппарата выбрана технология мягких вычислений и, в частности, методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, хорошо зарекомендовавшая себя при решении задач с аналогичной структурой данных и типом неопределенности. Выбранный метод синтеза позволяет учитывать мультипликативный эффект воздействия на организм человека разнородных и нестабильных эндогенных и экзогенных факторов риска в кабинах локомотива. Полученные математические модели прогнозирования ишемической болезни сердца, у работников локомотивных бригад в качестве исходных данных учитывают эргономику кабины, уровни психоэмоционального напряжения и утомления, смешанные электромагнитные поля в сочетании с индивидуальными факторами риска системного ишемического поражения. В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было показано, что полученная прогностическая модель обеспечивает уверенность в правильном прогнозе не ниже 0,89, что является достаточно «хорошим» результатом для задач медицинской диагностики.

Ключевые слова: математическая модель, нечеткая логика, прогнозирование, локомотивная бригада, ишемическая болезнь сердца.

Полный текст статьи:
KorenevskySoavtors_3_20_1.pdf

БАЙЕСОВСКИЕ МЕТОДЫ В АНАЛИЗЕ ПРОТИВОПРАВНОЙ АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОННЫХ ТОРГОВЫХ ПЛОЩАДОК


УДК 004.931
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.024

А.Г. Романов


В работе рассмотрены вопросы предупреждения и раскрытия преступлений совершаемых в информационно–коммуникационной среде, а также с ее использованием. С учетом возрастающей востребованности сети Интернет как важной социальной составляющей в стратегии развития государства разработка и внедрение в систему правоохранительной деятельности средств, превентивных мер и методик раскрытия преступлений, совершаемых в виртуальной среде, невозможно переоценить. Несмотря на то, что алгоритмы совершения преступлений данной направленности достаточно широко известны и хорошо изучены отечественными и зарубежными авторами, методики раскрытия таких преступлений и вопросы их практического применения остаются актуальным предметом научных разработок. В настоящей статье рассматривается возможный механизм деятельности правоохранительных органов, основанный на предварительном изучении и выявлении закономерностей в использовании средств сети Интернет ее пользователями. На основе методов интеллектуального анализа данных рассматриваются пути повышения эффективности деятельности органов внутренних дел в области применения мер предупреждения и раскрытия преступлений в информационно–коммуникационной среде. Предлагаемый в работе метод предоставляет возможность прогнозирования спроса и предложения на размещенные в глобальной сети коммерческие предложения, ассоциированные с криминальными проявлениями. Применение рассмотренных сценариев в правоохранительной деятельности предоставляет возможность не только организовать предупредительные меры по предотвращению наступления преступных последствий, но и раскрыть ранее совершенные уголовно-наказуемые деяния.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, сеть Интернет, преступления, прогнозирование, электронная коммерция, апостериорная вероятность.

Полный текст статьи:
Romanov_3_20_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ, ПРОВОЦИРУЕМЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫМИ ПОЛЯМИ РАДИОЧАСТОТНОГО ДИАПАЗОНА МАЛОЙ ИНТЕНСИВНОСТИ


УДК 616.5-002.4
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.29.2.032

Н.А. Кореневский, А.В. Титова, Т.Н. Говорухина, Д.А. Медников


В работе предлагаются математические модели прогнозирования и диагностики заболеваний, провоцируемых воздействием электромагнитных полей радиочастотного диапазона, позволяющие контролировать текущее состояние человека с целью дальнейшего принятия решений о возможной коррекцией функций организма, в случае необходимости. С учетом неполного и нечеткого описания исследуемого класса заболеваний в качестве базового математического аппарата выбрана технология мягких вычислений, и, в частности, методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, хорошо зарекомендовавшая себя при решении задач с аналогичной структурой данных и типом неопределенности. Выбранный метод синтеза позволяет учитывать мультипликативный эффект воздействия на организм человека электромагнитных полей (ЭМП) различной модальности и интенсивности с учетом других эндогенных и экзогенных факторов риска. Для мощных и стабильных ЭМП предлагается использовать модификацию известных моделей, полученных для промышленных энергосетей. Для оценки влияния низкоинтенсивных, нестабильных ЭМП радиочастотного диапазона на организм человека предлагается использовать нечеткие табличные модели и ряд чувствительных к действию ЭМП радиочастотного диапазона индикаторов. К таким индикаторам относятся состояние внимания, памяти, мышления, а также динамика изменения энергетического состояния биологически активных точек, связанных с исследуемой патологией. На примере машинистов электропоездов получены математические модели прогнозирования и ранней диагностики появления и развития заболеваний нервной системы. Показано, что если с электромагнитными факторами риска использовать дополнительную информацию о состоянии здоровья обследуемых, то уверенность в правильном прогнозе достигает величины 0,85, а наличии ранних стадий заболеваний нервной системы – 0,95.

Ключевые слова: прогнозирование, диагностика, электромагнитное поле, радиочастотный диапазон, предельно допустимый уровень, организм человека, нечеткое решающее правило
Полный текст статьи:
KorenevskySoavtors_2_20_1.pdf

ОЦЕНИВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПАРНОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ С ПАРАМЕТРАМИ В ВИДЕ МАТРИЦ ЛИНЕЙНЫХ ОПЕРАТОРОВ ДВУМЕРНОГО ВЕКТОРНОГО ПРОСТРАНСТВА


УДК 519.862.6
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.28.1.015

М.П. Базилевский, Л.Н. Власенко


Ключевой проблемой при построении регрессионной модели является выбор её структурной спецификации, т.е. состава переменных и математической формы связи между ними. Все известные на сегодняшний день спецификации регрессий основаны на том, что их неизвестные параметры представляют собой матрицы линейных операторов одномерного векторного пространства. В данной работе впервые рассмотрены модели парной линейной регрессии с параметрами в виде матриц линейных операторов двумерного векторного пространства. Показано, что такие модели можно использовать для прогнозирования значений объясняемой переменной, причем, для этого исследователю не нужно задавать прогнозные значения объясняющей переменной, поскольку они последовательно определяются по модели. Для оценивания предложенных моделей сформулирована оптимизационная задача, основанная на методе наименьших квадратов с ограничениями. С помощью метода множителей Лагранжа доказано, что решение сформулированной задачи сводится к решению системы линейных алгебраических уравнений. Рассмотрен пример оценивания предложенных моделей по конкретным данным. В результате сумма квадратов ошибок по разработанной модели оказалась в пять раз меньше, чем сумма квадратов ошибок по классической модели парной линейной регрессии.

Ключевые слова: регрессионная модель, линейный оператор, векторное пространство, прогнозирование, метод наименьших квадратов, метод множителей Лагранжа.

Полный текст статьи:
BazilevskiySoavtori_1_20_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПОСРЕДСТВОМ ПРИВЯЗКИ СОБЫТИЙ


УДК 004.855.5
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.039

И.Н. Колесников

В данной статье рассматривается концепция модификации метода анализа временных рядов, ориентированная на интеграцию с методами кластеризации в режиме обучения в реальном времени. Проанализированы различные методы прогнозирования временных рядов и машинного обучения. Описанный в статье метод дает прогноз поведения временного ряда на основе больших данных, полученных из различных источников, и связанных с существующими транзакциями временного ряда. Такой подход дает возможность находить зависимости изменения определенных показателей рассматриваемых систем в зависимости от различных событий. Выполненное исследование предлагает концепцию автоматизированного обучения системы в режиме реального времени с возможностью дальнейшей программной реализации. Рассматриваемая концепция позволяет строить прогнозы на любые временные ряды, зависимые от различных событий, новостей и данных, находящихся в открытом доступе. Предложен подход, который связывает события с графиком транзакций. Преимуществом подхода является возможность нахождения различных зависимостей между происходящими событиями и различными изменениями показателей, например: цен на биржах, значений социальных показателей и многих других.

Ключевые слова: анализ данных, прогнозирование, временные ряды, большие данные, кластерный анализ, интеллектуальный анализ данных.

Полный текст статьи:
Kolesnikov_4_19_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАНИПУЛЯТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЙ АСПЕКТ


УДК 004.415.538
DOI: 10.26102/2310-6018/2019.27.4.032

В.А. Минаев, К.М. Бондарь, Е.В. Вайц, А.В. Кантышева


Описаны негативные факторы, влияющие на информационную безопасность стран. Особое внимание обращается на информационно-психологические воздействия, выделенные в Доктрине информационной безопасности Российской Федерации. Указывается на расширение применения перспективных имитационных методов моделирования информационных воздействий на социальные группы и соответствующего информационного противодействия. Даются необходимые определения, связанные с использование имитационного подхода, предложенного для исследования сложных нелинейных систем, к моделированию информационных воздействий в социальных сетях. Приводится описание системно-динамической модели информационного противодействия в виде системы дифференциальных уравнений. С моделью проведены имитационные эксперименты на программной платформе Anylogic и получены аналитические зависимости характерных времен, отражающих восприимчивость населения поселений страны к воздействию через социальные сети, включая механизмы негативного влияния, от статистических характеристик пользователей. Осуществляется типология поселений Российской Федерации по характеристикам распространения информации в социальных сетях регионов. Делается вывод, что выявленные связи можно применять для прогнозирования манипулятивных информационных эффектов и планирования информационного противоборства. Кроме того, подчеркивается, что имитационная модель позволяет по статистически наблюдаемым переменным оценивать параметры и переменные, характеризующие динамику распространения информации в популяции, и которые статистически ненаблюдаемы.

Ключевые слова: имитационное моделирование, информационное манипулятивное воздействие, прогнозирование, противодействие, социальная сеть, типология, кластерный анализ.

Полный текст статьи:
MinaevSoavtori_4_19_1.pdf

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