Архив метки: прогнозирование

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

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