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.
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:
Образовательный процесс в ДОУ как среда развития субъектности
ребенка-дошкольника
Часть 1. Наблюдение за деятельностью детей на примере трудовой деятельности. Понаблюдайте за трудовой деятельностью детей данной возрастной группы и определите уровень развития субъектных свойств у дошкольников: 1 — отсутствие свойства; 2 — низкий уровень развития свойства (ведущая роль взрослого); ...
Принцип реабилитации детей с задержкой речевого развития
Чрезвычайно важно осуществлять лечебно коррекционную работу в отношении детей с той или иной речевой патологией. Как правило, речевая патология сопровождается различными неврологическими нарушениями. Особенно часто речевая патология отмечается при детских параличах. Следует помнить, что вся психоло ...
Установка и внимание в обучении
В отечественной педагогике утвердилось положение о том, что развитие личности в процессе обучения зависит как от внешних, так и от внутренних условий. К внешним условиям относятся педагогическое мастерство учителя (преподавателя); рациональное построение учебных программ, учебников, учебных пособий ...