Совершенствование системы управления процессом автоматизированного прогнозирования социально-экономических показателей в металлургии

• Автор: Никитин, Андрей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Череповец
• Количество страниц: 127 с. : ил

1 СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОМ КОМПЛЕКСЕ

1.1 Анализ известных систем прогнозирования временных рядов

1.2 Особенности технологии автоматизированного прогнозирования социальноэкономических процессов
1.3 Постановка задачи совершенствования технологии автоматизированного прогнозирования временного ряда. ЗП
2 ОПТИМИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОДХОДА.

2.1 Описание процесса оптимизации

автоматизированной системы прогнозирования на основе генетического алгоритма.

2.2 Методика поиска оптимальных значений параметров генетического алгоритма.

2.3 Экспериментальная система определения

оптимальных параметров генетического алгоритма

3 МЕТОД КОРРЕКЦИИ ЗНАЧЕНИЯ ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЗНАЧНОГО ИСЧИСЛЕНИЯ

3.1 Формализация процесса нечеткого логического вывода
3.2 Постановка задачи коррекции значения прогноза на основе нечеткой логики
3.3 Процедура коррекции прогнозного значения
3.4 Экспериментальная система исследования метода коррекции значения прогноза на базе нечеткого логического вывода
4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
МОДИФИЦИРОВАННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ.
4.1 Функциональная схема программного обеспечения модифицированной автоматизированной системы прогнозирования временных рядов.
4.2 Экспериментальные исследования
автоматизированной системы прогнозирования
4.3 Перспективы дальнейшего развития
автоматизированной системы прогнозирования
социальноэкономических процессов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Введение


Результаты диссертации использованы в учебном процессе в Институте менеджмента и информационных технологий СанктПетербургского государственного политехнического университета в г. ВТ и АС. Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на XIV и XV Межвузовских военнонаучных конференциях г. Череповец, , г. Международной электронной научнотехнической конференции Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии г. Вологда, , на Международной межвузовской научнометодической конференции Образование Наука Бизнес, г. Череповец, , а также на научнотехнических семинарах Череповецкого филиала СПбГТУ и Череповецкого научного координационного центра РАН в гг. Публикации. По материалам диссертации опубликовано 4 печатные работы. В структурном отношении работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Во введении обоснована актуальность выбора темы диссертации, описаны методы исследований, приведена характеристика структуры диссертации. Первая глава содержит анализ современных методов и систем, используемых при прогнозировании временных рядов, описывающих социальноэкономические процессы. Даны общие характеристики и особенности исследуемых методов и систем. Рассматриваются наиболее распространенные системы прогнозирования с позиций введенных автором критериев. Ставится задача модификации автоматизированной системы прогнозирования временных рядов с целью увеличения скорости процесса автоматизированного прогнозирования до 8 раз и возможности коррекции значения построенного прогноза при возникновении одного фактора. Приводится генетический алгоритм управления процессом прогнозирования. Решается задача декодирования генотипической информации. Решается задача оптимизации генетического алгоритма, вводятся критерии оптимальности генетического алгоритма. Приводится алгоритм определения вектора оптимальных параметров генетического алгоритма. Приводятся результаты экспериментальных исследований генетического алгоритма. Рассматриваются основные операции взаимодействия факторов. Приводится алгоритм коррекции прогноза. Рассматриваются вопросы учета динамики влияния фактора по мере накопления истории. Приводится методика и результат эксперимента определения эффективности способа нечеткого логического вывода. В четвертой главе рассматривается разработанное программное обеспечение, позволяющее оценить эффективность предложенных алгоритмов и методик. Приводятся результаты экспериментальных исследований и сравнение характеристик предложенного ПО по точностному и скоростному критериям. Рассматриваются перспективы развития разработанного ПО и систем в целом. Временные ряды основных макроэкономических показателей Вологодской области за гг. ОАО Северсталь за г. Программа, реализующая модифицированную технологию прогнозирования временных рядов. Методика оптимизации генетического алгоритма управления технологией прогнозирования. Метод коррекции значения прогноза на основе теории нечетких когнитивных схем, устойчиво работающий в случае возникновения нового фактора, существенно влияющего на развитие социальноэкономического процесса. Анализ известных систем прогнозирования временных
Металлургический комплекс играет важную роль в формировании макроэкономических показателей экономики страны. России, обеспечивают около процентов начисленных налоговых поступлений промышленности в консолидированный бюджет, более процентов общероссийского объема валютной выручки. При таком весе отрасли важным фактором функционирования является эффективный анализ и прогноз развития как отрасли в целом, так и отдельных предприятий. Такой анализ возможно осуществлять на основе исследования истории развития процессов, описываемой временными рядами. Под временным динамическим рядом понимается временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования. Производственнотехнический уровень динамика характеристик персонала, производственного брака, травматизма и т. Микроэкономический уровень объем доходов, рентабельность, объем продаж и т.