Метод иерархического прогнозирования состояний многомерных сложных объектов

• Автор: Иванов, Николай Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Красноярск
• Количество страниц: 156 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1. Прогнозирование целевых состояний многомерных сложных объектов.

1.1. Иерархическая структурная модель многомерных сложиыхобъектов и факторов влияния.

1.1.1. Методика исследований и решения проблем и задач.

1.1.2. Анализ характерных особенностей многомерных сложных объектов.

1.1.3. Иерархическая структурная модель действия факторов влияния.

1.1.4. Анализ международного валютного рынка x как натурного репрезентативного представителя класса многомерных сложных объектов.

1.2. Реконструкция многомерной наблюдаемой траектории многомерных сложных объектов.

1.2.1. Постановка задачи реконструкции и анализ известных решений.

1.2.2. Формализация наблюдаемых динамик траектории многомерных сложных объектов.

1.3. Разработка композиционной модели целевых состояний многомерных сложных объектов.
1.4. Заключение к главе 1
Глава 2. Разработка иерархических кусочнолинейных моделей.
2.1. Анализ кусочнолинейных моделей как элементов иерархической композиционной модели целевых состояний
2.2. Разработка модифицированного метода фиксированных элементов разбиений для синтеза иерархических кусочнолинейных моделей
2.2.1. Формирование алгоритмической структуры модифицированного метода фиксированных элементов разбиений
2.2.2. Включение основного и сложного допустимых разбиений в структуру модифицированного метода фиксированных элементов разбиений.
2.3. Анализ алгоритмов оптимизации основного допустимого разбиения
2.3.1. Метод гарантированного включения.
2.3.2. Метод ветвей и границ
2.4. Анализ алгоритмов оптимизации сложного допустимого разбиения.
2.5. Разработка критерия выбора конкурирующих элементов в составе иерархического разбиения
2.6. Анализ множества управляющих параметров технологии синтеза иерархических кусочнолинейных моделей
2.7. Заключение к главе 2.
Глава 3. Разработка информационной технологии иерархического кусочнолинейного прогнозирования.
3.1. Анализ требований к информационной технологии
3.2. Разработка структуры и регламента информационной технологии
3.3. Программная реализация информационной технологии.
3.4. Заключение к главе 3.
Глава 4. Эксперименты с натурными данными.
4.1. Анализ необходимой полноты эксперимента
4.2. Анализ полученных результатов натурных экспериментов.
4.3. Заключение к главе 4.
Заключение
Список использованной литературы


И. Котюковым [, ] в своих решениях для более простых объектов. Каждый элемент композиции описывает вклад в искомое состояние объекта наблюдаемых динамик каждого из входящих в многомерную модель свойств в значениях определяемого алгоритмом иерархического масштабного уровня. МСО и положения целевых областей (глава 3). Методологические основания исследования. В методологических разделах диссертации используются основные принципы и методологические решения предложенные В. Ф. Слюсарчуком [, , , ], "Системология" Дж. Клира [], методы синтеза кусочно-линейных моделей В. И. Котюкова [, ], линейная алгебра, методы и средства математической статистики [, , , , , ]. Значение для теории имеют разработанная композиционная модель целевых состояний, отражающая иерархические представления действия факторов влияния на объект; разработанные иерархические кусочнолинейные модели, являющиеся расширением класса кусочно-линейных моделей; модификация метода фиксированных элементов разбиений для синтеза иерархических кусочно-линейных моделей. Значение для практики определяется возможностью применения полученного обобщенного решения задачи прогнозирования состояний МСО для объектов любой прикладной области, которые могут быть удовлетворительно описаны иерархической структурной моделью. Использование результатов диссертации. Результат диссертационной работы используются в аналитической информационной системе оценивания и прогнозирования состояния международного валютного рынка в Красноярском институте экономики Санкт-Петербургской академии управления и экономики. Материалы диссертационной работы, разработанные алгоритмы и программные решения могут быть использованы в учебной программе курса «Методы прогнозирования состояний сложных объектов» кафедры «Системный анализ и управление» факультета информатики и процессов управления Политехнического института Сибирского федерального университета. Апробация результатов диссертации. Биотехнологии минерального сырья» исследовательского центра ЗАО «Золотодобывающая компания «Полюс» (Красноярск, ). Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 7 печатных работ (приведены в общем списке использованной литературы), из которых: 2 статьи в периодических изданиях по списку ВАК, 1 работа опубликована в материалах всероссийской конференции, 1 работа опубликована в материалах межрегиональной конференции, 3 в сборниках научных трудов. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и двух приложений. Содержит основной текст на 1 с. ГЛАВА 1. В первой главе изложена используемая в диссертации методика исследований и решения проблем и задач. Далее выполнен анализ характерных особенностей объектов класса МСО и представлена структурная иерархическая модель воздействия факторов влияния, которая и определяет не только новизну предлагаемых решений, но и успешность решения задач. Для прогнозирования целевых состояний МСО с учетом факторов влияния, автором разработана методика синтеза решений задач и разработана композиционная иерархическая модель, лежащая в основе успешной технологии решения задач. В этом разделе автором диссертации определяются исходные положения, связанные со свойствами объектов, продуцирующих информационные потоки - наблюдаемые, регистрируемые, измеряемые, и формализуемые в моделях. Они являются исходным по отношению к системам данных и моделям МСО, используемых для интерпретации этих свойств — в первую очередь, оценивания их будущих состояний. Одним из рассматриваемых в диссертации элементов сложности объектов класса МСО является то, что они состоят из большого количества взаимозависимых компонентов различной природы. Эти компоненты в рамках традиционной классификации принадлежат к различным областям научного знания. Агрегация результатов обособленных исследований компонентов МСО, выполненных в рамках отдельных научных дисциплин, не может отразить целостных свойств МСО, поскольку целостные свойства априорно не присущи компонентам объекта, а являются результатом их взаимодействия.