Автоматизация принятия решений в задачах управляемого выбора моделей аппроксимации временных рядов

• Автор: Алексеев, Михаил Александрович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 197 с. : ил.

Глава I. Процессы принятия решений в задачах контроля и

управления

1.1. Системы принятия решений при управлении производственными объектами

1.2. Процессы принятия решений в условиях неопределенности

1.3. Система принятия решений при оценивании технического состояния контролируемых объектов

Основные результаты

Глава II. Модели и алгоритмы аппроксимации временных рядов

случайных процессов

2.1. Модели аппроксимации и прогнозирования, как элементы библиотеки моделей информационной системы

2.2. Механизм кусочно-интервального описания временных процессов

2.3. Процедура “сшивания” моделей при формальном представлении “удлиненного” процесса
Основные результаты
Глава III. Применение информационных систем экспертного типа
для управляемого выбора моделей
3.1. Структурная схема управляемого выбора моделей аппроксимации
3.2. Элементы информационной системы экспертного типа и граф-модель предметной области
3.3. Продукционные модели выбора
Основные результаты
Глава IV. Программное обеспечение алгоритмов автоматизированного выбора и принятия решений
4.1. Структурные решения информационной системы выбора
. и принятия решений (ИСВПР)
4.2. Пользовательский интерфейс ИСВПР
4.3. Программное обеспечение информационной системы
Основные результаты
Заключение
Список литературы

Основой решения большинства задач контроля, управления и принятия решений является имеющаяся база данных. Как правило, на' практике база данных информационных систем создается на основе наблюдений над объектами или процессами в самых различных предметных областях. При этом зачастую данные поступают в виде временных рядов, как результат наблюдения за состоянием динамических объектов (процессов). Для автоматизированного контроля и управления за состоянием динамических систем требуются формализованные методы построения, идентификации, подготовки и проверки моделей временных рядов. Эти методы будут удобны для дискретных систем с выборкой данных, т.е. таких систем, в которых возможность произвести наблюдение и предпринять регулирующие действия возникает через равные интервалы времени.
Модели временных рядов распространены в трех важных предметных областях:
- прогнозирование будущих значений временного ряда по его текущим и прошлым значениям;
- определение передаточной функции системы, в смысле определения динамической модели вход-выход;
- проектирование простых регулирующих схем с прямой и обратной связями, при помощи которых можно в максимально допустимых пределах компенсировать потенциальные отклонения выхода системы от желаемого номинала.
Применение параметрических моделей для решения этого класса задач является более эффективными по сравнению с непараметрическими. Поэтому построение разнообразных параметрических моделей как для решения задач прогнозирования, так и для идентификации динамических процессов является актуальной задачей.
0.5 • (е12 - sign{e[2 )Ь2 - £,), если Ь2 -£, | < |е121 < Ь2 +1,
г, если |е12|<|і-2 “А|иі,2 <і| ; (1-6)
0, иначе
Рис.1.5. Оптимальные оценки погрешности, полученные из разностного
сигнала
5) погрешность 1-го измерительного канала распределена по равномерному закону с параметром Ь - 0.6, а погрешность 2-го измерительного канала - по нормальному закону (рис.1.5д, где 1 - при Д, = 0.04; 2 - при £>2 = 0.0001; 3 - при £>2 = 0.25)
(Ц~еп)2 (£| *е!2 )?

А ег
,1щ,
с. \
Ь.+ еп + Ф„

, (1-7)
у
1 Х
ГДЄ Фд(х)
■V 2тг о