Применение аналитических и статистических моделей связано с априорным поиском структуры этих моделей чаще всего при ограниченной информации о характере развития процесса. Определение параметров статистической модели и оценка точности прогноза требуют к тому же наличия необходимых статистических данных, характеризующих поведение объекта на периоде основания прогноза. Указанные обстоятельства в первую очередь снижают достоверность выводов в задачах прогнозирования развития технических систем. ремонт подвески ходовой части в екатеринбурге цены
Для выполнения прогноза предлагается подход, не связанный с использованием жесткой структуры модели и серьезными требованиями к объему априорной информации. Сущность метода заключается в представлении используемого для прогнозирования динамического ряда в качестве определенным образом ориентированного процесса случайного блуждания.
Значение изменяющегося параметра объекта прогнозирования для каждого момента на периоде основания можно представить в виде
,
где – значение динамического ряда в -й момент времени (год) периода основания;
– значение динамического ряда в предыдущий момент времени;
– приращение переменной объекта прогнозирования в -й момент времени по сравнению с предыдущими;
– число значений динамического ряда.
Поскольку приращения носят случайный характер, для них можно определить вид закона распределения и его параметры. При этом нужно учесть характер зависимости последующих приращений от предыдущих.
Предполагается, что в период упреждения характер изменения динамического ряда сохраняется. Тогда, используя характеристики приращений, метод статистических испытаний можно применить для моделирования приращений в период упреждения прогноза. Значение единичной реализации прогноза на каждом последующем шаге прогнозирования будет
,
где – номер шага на периоде упреждения;
– число шагов на периоде упреждения;
– значение переменной объекта прогнозирования на предыдущем шаге;
– моделируемое значение приращения на -м шаге.
Производя данную процедуру до момента прогнозирования, получим значение точечного прогноза
,
где – точечный прогноз на -й период упреждения;
– конечное значение динамического ряда.
При разыгрывании данной процедуры многократно образуется совокупность случайных значений точечного прогноза. По полученной выборке значений определяются среднее значение прогноза и его дисперсия:
; (4.1)
, (4.2)
где – число реализаций точечного прогноза;
– разыгрываемое значение приращения на -м шаге периода упреждения в -й реализации точечного прогноза;
– значение -й реализации точечного прогноза, определяемое по зависимости (1).
Рис. 4.1 Графическое отображение процесса случайного блуждания
Таким образом, процедура прогнозирования сводится к многократной имитации приращений на периоде упреждения и последующему определению статистических характеристик (среднего и дисперсии) реализаций точечного прогноза. График предлагаемого метода показан на рис. 4.1.
Актуально о образовании:
Методы и средства воспитания этической культуры младших школьников
Наиболее распространенным методом воспитания этической культуры являются методы убеждения. К ним относятся: рассказ, беседа, разъяснения представляемых детям требований, убеждение примером взрослых, чтение художественных произведений, просмотр кинофильмов, диафильмов, театральных постановок, слушан ...
Основные задачи логопедии
Основные задачи логопедии состоят в следующем: определение распространенности и симптоматики нарушений речи у детей дошкольного и школьного возраста; исследование структуры речевых нарушений и влияние речевых расстройств на психическое развитие ребенка; разработка методов педагогической диагностики ...
Задачи на разрезание и перекраивание фигур
Данное занятие предполагается провести в виде "лабораторной" работы. Разбить участников кружка на группы по 2-3 человека. Каждой из групп предоставить заранее подготовленные учителем фигуры. Учащиеся располагают линейкой (с делениями), карандашом, ножницами. Разрешается производить с помо ...