Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети
Нейросети





Нейросети
  Глава 1     Глава 2   

 

 

Использование критерия Δ2 (2) , как показывает анализ, повышает точность прогноза. Метод МГУА может быть эффективно использован для получения так называемых «системных многократных дифференциальных прогнозов». Под системой в данном случае

можно понимать группу определенным образом связанных между

собой «входных» и «выходных» показателей с заданным описанием

связей, элементов, процессов, структуры.

Для получения прогнозов поведения сложных систем предполагается выполнение определенных условий [52, 51]:

1. Границы системы выбираются таким образом, чтобы можно

было исключить лишь наименее важные связи системы с внешней

средой.

2. Система включает определенное число переменных М и обратных связей f. Для получения надежного прогноза при построении

модели достаточно использовать любые m M f переменные.

3. Выбранные переменные не должны повторять друг друга.

4. Плохо прогнозируемые переменные следует исключить из модели.

Прогноз называется системным, если одновременно прогнозируются не менее Т характеристических переменных системы. Пере-

менные прогнозируются одновременно, шаг за шагом. При этом уст-

раняется один из основных недостатков однократного прогноза –

аргументы уравнений прогнозирования «не стареют» (носят послед-

ние по времени отсчета индексы).

Многократный прогноз можно вести на основе как алгебраиче-

ских, так и дифференциальных или интегральных уравнений.

При получении долгосрочных дифференциальных прогнозов

важным является установление устойчивости поведения системы.

Наиболее распространенным способом установления области устой-

чивости (для линейных моделей) являются методы Ляпунова, крите-

рии Гурвица – Рауса.

При реализации прогнозов важно установить критерий качества

полученных прогнозных результатов. В [53] устанавливается свое-

образная иерархия критериев прогноза в зависимости от глубины

прогнозирования. Так, для краткосрочного прогноза в качестве кри-

терия селекции предлагается использовать критерий регулярности –

величину среднеквадратической ошибки, определяемой на точках

проверочной последовательности, не участвующей в получении

оценок коэффициентов. Для среднесрочных прогнозов предлагается

использовать критерий несмещенности как более эффективный. При наличии информации об изменении взаимосвязанных переменных

появляется возможность использовать критерий, который является

одним из наиболее эффективных при долгосрочном прогнозирова-

нии, именно критерий баланса переменных, т. е. минимизации сум-

мы квадратов рассогласований самих значений промежуточных пе-

ременных и их модельных представлений. Данный критерий опре-

деляет «жесткость», неизменность структуры исследуемого объекта.

1. В чем состоит суть метода МГУА?

2. Дайте определение понятия «регулярности»?

3. Опишите алгоритмическую последовательность применения ме-

тода МГУА.








Подпись: Начало
Подпись: Дальше

Метод группового учета аргументов 6