Методология, модели и комплексы программ анализа временных рядов на основе нечетких тенденций

Методология, модели и комплексы программ анализа временных рядов на основе нечетких тенденций

Автор: Афанасьева, Татьяна Васильевна

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2012

Место защиты: Ульяновск

Количество страниц: 315 с. ил.

Артикул: 5088902

Автор: Афанасьева, Татьяна Васильевна

Стоимость: 250 руб.

Методология, модели и комплексы программ анализа временных рядов на основе нечетких тенденций  Методология, модели и комплексы программ анализа временных рядов на основе нечетких тенденций 

Введение
ГЛАВА 1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Специфика временных рядов, обладающих высокой степенью неопределенности. Новые
требования пользователей систем анализа временные рядов
Обзор современных подходов к анализу временных рядов
Статистический подход к анализу временных рядов
Нейросетевой подход к анализу временных рядов
Нечеткий подход к анализу временных рядов
Анализ соответствия подходов к анализу временных рядов современным
требованиям
Анализ временных рядов на основе гибридных моделей
Нечеткие временные ряды и нечеткие тенденции в экспертной
деятельности
1.4.Обоснование необходимости и возможности анализа нечетких тенденций
для широкого класса динамических процессов
Выводы
ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНОЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА К АНАЛИЗУ ВРЕМЕННЫХ
РЯДОВ
Методологические принципы нового структурнолингвистического подхода анализа
временных рядов
Разработка теоретических положений нового объекта анализа нечеткого временного
ряда нечеткой тенденции
Анализ определений нечеткой тенденции
тенденции
Разработка классификации нечетких динамических процессов и их моделей
2.3.1.Описание модели нечеткого динамического процесса
Описание модели нечеткого динамического процесса первых разностей
Определение нечеткого динамического процесса с нечеткими приращениями
Разработка модели числового временного ряда в структурнолингвистическом
подходе
Разработка гранулярного представления системы объектов и моделей
анализа временных рядов
Выводы
ГЛАВА 3. ОСНОВЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ ТЕНДЕНЦИЙ
Разработка теоретических положений моделирования нечетких тенденций
Классификация нечетких тенденций
Операции в классе нечетких тенденций
Меры сходства и различия нечетких тенденций
3.2.Определение структурнолингвистической модели нечеткой
элементарной тенденции нечеткого временного ряда
Разработка теоретических положений и модели нечеткой шкалы как математического
инструмента оценивания НЭТ
Структурная модель АСЬшкалы
Функциональная модель АСЬшкалы
Параметрическая модель АСЬшкалы
Системная модель АСЬшкалы
Виды АСЬшкал 2
Проблемноориентированная адаптация АСЬшкалы и оценка
погрешности
Разработка алгоритмических основ оценивания нечетких значений на основе
АСЬшкалы 8
Разработка алгоритма построения модели АСЬшкалы
Разработка алгоритма генерации нечетких оценок на основе АСЬ шкалы
Выводы
ГЛАВА 4. МЕТОДОЛОГИЯ СТРУКТУРНОЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ
РЯДОВ 5
Сегментация временного ряда на нечеткие тенденции
Разработка структурнолингвистической модели временного ряда
Разработка метода ЬТпреобразования для идентификации нечеткой элементарной
тенденции и сегментации ВР 0
Разработка алгоритмов идентификации нечетких локальных тенденций
Разработка алгоритмов классификации временных рядов и идентификации основной
нечеткой тенденции 9
Прогнозирование компонент нечетких элементарных тенденций
Разработка алгоритма решения задачи извлечения нечетких правил
Разработка способов численного оценивания модели нечеткого динамического
процесса с нечеткими приращениями 5
Оценивание модели временного ряда на основе нечетких моделей способом Р2Б
Разработка алгоритма отбора правил нечеткой модели
Оценивание модели временного ряда на основе нечетких и нейросетсвых моделей
способом РЗЫ 0
Оценивание модели временного ряда на основе нейросегевых моделей способом
I 2
Разработка методики и критериев оценки эффективности моделей
временных рядов
Разработка дескрипторной модели лингвистического резюмирования результатов
моделирования временного ряда 7
Разработка метода прогнозирования временных рядов на основе нечетких тенденций
метод НЭТ 9
Разработка алгоритма метода НЭТ
Пример применения метода НЭТ для прогнозирования ВР
Анализ преимуществ и ограничений метода НЭТ
Разработка интегрального метода нечеткого моделирования и анализа нечетких
тенденций временных рядов 0
4.9.1.Обоснование использования преобразования
Разработка алгоритма интегрального метода
Выводы
ГЛАВА 5. ИССЛЕДОВАНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ
СТРУКТУРНОЛИНГВИСТИЧЕСКОГО ПОДХОДА 6
Цель, задачи и структура вычислительных экспериментов
Информационная база вычислительного эксперимента
3. Программные средства для вычислительных экспериментов
4. Разработка методики проведения вычислительных экспериментов и
анализа эффективности моделей временных рядов
Исследование эффективности модели на искусственных временных рядах
Исследование адекватности и устойчивости модели коротких ВР, сгенерированных
моделями нечетких процессов с нечеткими приращениями 2
5.5.2 Исследование и сравнительный анализ применимости Тмодели для
моделирования ВР, построенных по базовым моделям стохастических процессов 1
Исследование и сравнительный анализ применимости Гмодели для прогнозирования
ВР, построенных но базовым моделям стохастических процессов 4
Исследование применимости Тмодели для моделирования нечетких и смешанных
ВР 9
Применение и сравнительный анализ эффективности Тмодели и метода ПЭТ при
прогнозировании ВР Алабама. Бенчмаркинг 1
Применение структурнолингвистического подхода для моделирования и
прогнозирования объема телекоммуникационного трафика ВС и его нечетких
тенденций 3
Применение структурнолингвистического подхода для моделирования и
прогнозирования техникоэкономических показателей, представленных в виде
ВР 9
Оценка результативности интегрального метода нечеткого моделирования и анализа
нечетких локальных тенденций 2
Применение структурнолингвистического подхода для моделирования нечетких
тенденций диагностических параметров агрегатов вертолетов4 Выводы 9
ГЛАВА 6. ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ
ТЕНДЕНЦИЙ 0
Программный комплекс анализа и моделирования нечетких и гетерогенных временных
рядов 1
Программный комплекс нечеткого моделирования и прогнозирования временных рядов
и нечетких тенденций 5
Описание структурнофункциональной организации
программного комплекса 5
Разработка алгоритма выбора наилучшей модели временного ряда и его
многопоточной реализации 7
Описание структуры искусственной нейронной сети
6.2.4,Описание интерфейса пользователя и методики работы
Применение программного комплекса для моделирования и прогнозирования
трафика вычислительной сети 1
Разработка программного комплекса в форме Iсервиса для экспрессанализа
деятельности предприятий по результатам прогнозирования техникоэкономических
временных рядов 5
Описание решения экспертных задач в Iсервисе экспресс
анализа предприятий
6.4.2.0нисание используемых информационных технологий
Описание архитектуры Iсервиса
Примеры прогнозирования временных рядов техникоэкономических показателей и
экспрессанализа деятельности предприятий в Iсервисе 7
5. Разработка программного комплекса для научных исследований

Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Библиографический список
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Подробные результаты экспериментов
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Отчет 1мете1сервиса экспрессанализа предприятия
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Полученные награды
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Экспертные заключения и акты о внедрении
ЛТ авиационная техника
БД база данных
ВР временной ряд
ВС вычислительные сети
ИКТ инфокоммуникационные технологии
ИНС искусственные нейронные сети
ЕЯ естественный язык
НВР нечеткий временной ряд
НМ нечеткое множество
ННС нечеткая нейронная сеть
ПТ нечеткая тенденция
НЭТ нечеткая элементарная тенденция
ППП пакет прикладных программ
ФП функция принадлежности
ЭС экспертная система
ЭТ элементарная тенденция
Актуальность


Специфика временных рядов, обладающих высокой степенью неопределенности. ГЛАВА 3. ГЛАВА 4. ГЛАВА 5. ВР Алабама. ГЛАВА 6. ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Отчет 1мете1сервиса экспрессанализа предприятия
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ВР, накопленных в базах данных в результате мониторинга. ВР. НВР. ВР на основе нечеткой тенденции. НВР, дополненные формализацией нового объекта анализа нечеткой тенденции. НВР. ВР, обладающих высокой степенью неопределенности. ВР, используя модель нечетких тенденций. Методы исследования. ВР. Научная новизна положений, выносимых на защиту. АСЬшкалы и метода П преобразования. НЭТ в 1,8 раза. Практическая значимость исследования. ВР. ВР. ВР. ВС. Реализация результатов работы. России на годы, государственный контракт ог июля г. НИР 0. УлГТУ по заказу ФНПЦ ОАО НПО Марс. Апробация результатов работы. Ii. Ii. I. . Ульяновск, Нечеткие системы и мягкие вычисления, Адлер, . Публикации. Личный вклад автора. Структура и объем диссертации. Специфика ВР, обладающих высокой степенью неопределенности. БД, в том числе и в виде временных рядов. Неопределенности длины ВР недостаточности длины ВР 0 значений. ВР представляет практический интерес. ВР, обладающих высокой степенью неопределенности. ЕслиТо. Анализ локальный тенденций ВР, обладающих высокой степенью неопределенности. Учет в моделях предметноориентированных знаний. Лингвистическая интерпретация результатов. ВР, обладающих высокой степенью неопределенности. Бендат, Бокс и др. Айвазян и др. Кашьяп, Канторович, Носко, . При ф1 и А0 модель 1. Ь.х,1,е, 1. IIIIII. X,X Кг V и г. Колмогорова, теорема Вальда, теорема Гофдинга. Бокс, базовой модели I,,. ВР, получили название ВР. При 1 модель 1. Андерсон, Кендэл,. ТБ ВР частный случай модели 1. Д1 в модели 1. При ф1 и Д1 модель 1. Валеев, Носко, . Рисунок 1. Анализ адекватности модели моделируемому временному ряду. ДарбинаУотсона и др. Применение и исследование модели. Кендэл, . ВР. Г1П моделей класса АРПССАЮМА. Т8 приводимые к стационарным удалением тренда и наоборот. Носко, . Ложная периодичность. Паразитная автокоррелированность. Ограничение на класс моделируемых процессов. Моделируются статистические зависимости регрессионные и авторегрессионные. ВР, их разностей и случайной компоненты. Ограничение на длину ВР. Бокс и др.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.249, запросов: 244