Мера неопределенности информации в задаче выбора прогнозных решений

• Автор: Хрусталев, Виталий Игоревич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Абакан
• Количество страниц: 189 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ТЕОРИИ И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
1.1 Основополагающие аспекты проектных и плановых
решений
1.2 Неопределенность информации как фактор воздействия на выработку решений
1.3. Постановка задачи исследований
1.4. Задачи и методы анализа данных и прогнозирования
1.5. Анализ возможностей системы измерений параметров с учетом наличия неопределенности информации
Выводы
2. ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ И ЭНТРОПИИ КАК МЕРЫ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИНФОРМАЦИИ
2.1 Оценка возможностей энтропийного подхода к задаче определения меры неопределенности
2.2 Возможные пути и классические подходы к определению количества информации
2.3 Определение энтропийной меры структурной сложности системы управления
Выводы
3. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ С УЧЕТОМ ГЕОМЕТРИИ ДАННЫХ
3.1 Предпосылки к созданию метода определения энтропии
3.2. Определение энтропии структурного содержания системы

3.3 Определения энтропии с учетом геометрического обобщения данных
Выводы
4. РЕАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ ПРИ СОПОСТАВЛЕНИИ ПРОГНОЗНЫХ И ФАКТИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
4.1 Модель и алгоритм определения энтропии
4.2 Анализ средств программной реализации
4.3 Программная реализация задачи определения энтропии
4.4 Сопоставительная оценка результатов
4.5 Предварительный анализ статистических данных (на
примере почасового электропотребления)
4.6. Практическая реализация алгоритма определения энтропии в задаче сопоставления прогнозных и фактических показателей
4.7. Выбор метода для прогнозирования отраслевых показателей субъектов РФ
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Современные задачи выработки прогнозных решений направлены на обеспечение эффективного управления сложной системой, сохранения её устойчивого состояния и обеспечения надлежащих связей с внешними объектами. Решение такого рода задач достигается в основном за счет внедрения новейших технологий, в том числе и информационных.
Влияние внешней среды на рассматриваемую систему трудно предсказать: налицо неопределенность информации. Поэтому требования к качеству выработки прогнозных решений не должны ограничиваться разработкой и использованием математических методов и информационных технологий. Востребованы новые подходы и способы решения вопросов, касающихся учета неопределенности информации в прогнозировании параметров как одного из элементов выработки проектных и плановых решений.
Прогнозирование решает вопросы, связанные с оценкой основных тенденций развития сложной системы, степени влияния факторов внутренней и внешней среды. Прогнозирование основывается на определении аналитических, формальных зависимостей между параметрами анализируемого объекта и реализуется с помощью методов и средств компьютерной технологии. Неопределенность информации здесь также накладывает свой отпечаток на получение конечного результата.
С развитием информационных технологий возрастает потребность в применении новых методов, основанных на теории информации, позволяющих оптимизировать различного рода отклонения при оценке перспективности прогнозных решений. Методы, положенные в основу выработки эффективной стратегии прогнозирования, должны быть ориентированы на получение благоприятного исхода с минимальным риском. Риск можно свести к минимуму, если из многообразия систем прогнозирования будет выбрана та, которая была бы адекватна реальным

не всегда выполнимо для некоторых случайных величин, присущих анализу систем (например, оплата за потребленную электроэнергию).
Эконометрические методы. Экономические и производственные показатели является необходимым атрибутом деятельности практически любой производственной системы. Производимые и отпускаемые товары потребителям являются ресурсом при производстве других товаров. Поэтому показатели отражают финансово-хозяйственную деятельность. Связь показателей с экономическим поведением производственной системы отражается в виде моделей. Они позволяют решать задачи оценки значений зависимой переменной (например, дохода) от некоторого набора независимых переменных (факторов, ресурсов), информация о которых считается неполной.
Именно в этом смысле - как построение оценки зависимой переменной -и следует понимать прогнозирование в эконометрике [29].
В основе построения таких прогнозных оценок лежит регрессионное моделирование при условии учета ошибок, связанных с независимыми переменными.
Данные методы являются эффективными, продолжают развиваться и вполне приемлемы для оценки развития производственных систем в новых экономических условиях.
Однако применение таких моделей трудно формализуемо, требует детальной проработки модели и составления программного продукта для каждого конкретного случая.
Методы экспертных оценок. Являются эвристическими, основанными на интуитивно-логических предпосылках. Анализ экспертной информации производится на базе расчетов и анализа непараметрических показателей связи: ранговые коэффициенты корреляции Спирмента, Кендалла и конкордации.
Неформальность методов экспертных оценок прогнозирования позволяет успешно решать задачи прогнозирования в условиях резких изменений тенденций развития производственных систем. Например, для потребителей, обла-