Разработка специального математического обеспечения нейросетевого прогнозирования и оптимизации потоков заявок в социо-технических системах

• Автор: Терехов, Александр Станиславович
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 140 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ.
СОДЕРЖАНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.

1. СОЦИОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ. ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПОТОКОМ ЗАЯВОК

1.1. Обзор социотехнических обслуживающих систем.

1.2. Задача прогнозировании потоков заявок

1.3. Применение нейронных сетей в задачах прогнозирования

1.4. Цели планирования. Оптимизация загрузки обслуживающих устройств

1.5. Общая постановка задачи

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ПОТОКОВ ЗАЯВОК.

2.1. Нейросетевые модели прогнозирования модификация и тестирование.

2.1.1. Постановка задачи прогнозирования
2.1.2. Подготовка данных для прогнозирования
2.1.3. Применение сетей.
2.1.4. Модификация нейронных сетей и методов обучения.
2.1.5. Тестирование различных нейросетевых моделей, применяемых для прогнозирования коротких временных рядов.
2.2. Многошаговая оптимизация распределения нагрузок
2.2.1. Постановка задачи распределения нагрузок.
2.2.2. Основные этапы оптимизации.
2.2.3. Локальная оптимизация методами линейного программирования.
2.3. Выводы по второй главе.
3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ МЕТОДОВ НЕЙРОСЕТВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И МНОГОШАГОВОЙ ОПТИМИЗАЦИИ.
3.1. Вычислительные схемы и алгоритмы нейросстевых моделей.
3.2. Алгоритмизация оптимизационной задачи
3.4. Трудоемкость многошаговой последовательной оптимизации
3.5. Выводы.
4. РЕАЛИЗАЦИЯ СПЕЦИАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
4.1. Подсистема прогнозирования потока заявок.
4.2. Подсистема планирования профилактических медицинских осмотров.
4.3. Особенности разработанной медицинской информационной системы.
4.4. Внедрение автоматизированной медицинской системы в рамках МСЧ Стойленского ГОК.
4.5. Оценка эффективности модуля прогнозирования.
4.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Целью работы является разработка математического и программного обеспечения оптимального распределения планируемых потоков заявок по временным интервалам обслуживания на основе повышения эффективности нейросетевых методов прогнозирования. Методы исследования. Научная новизна. Практическая значимость работы. Практическая значимость работы заключается в создании специального профаммного комплекса прогнозирования и оптимизации потоков заявок в обслуживающих системах. Реализация результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в составе медицинской информационной системы в практическую деятельность медико-санитарной части Стойленского ГОК и урологического отделения Воронежской областной клинической ^ больницы. Апробация работы. Системы управления и информационные технологии» (Воронеж, -); VI-VIII Республиканских научных конференциях «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, -); Международной научной конференции «Системные проблемы надежности, качества информационных и электронных технологий» (Москва, ); научных семинарах кафедры АВС ВГТУ (Воронеж, -). Публикации. По результатам исследований опубликовано печатных работ, в том числе 6 без соавторов. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 2 наименований. Основная часть изложена на 8 страницах, содержит, рисунка и таблиц. СОЦИО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ. В последние годы, благодаря развитию информационных технологий, как в фундаментальных, так и в прикладных исследованиях, все более широкое применение получают методы вычислительной математики. И, зачастую, для достижения заданной цели требуется решение нескольких взаимосвязанных задач. Большинство современных систем управления представляют собой интеграцию технической подсистемы, человека или обслуживающего персонала и среды функционирования. В этом аспекте, рассматриваемый класс систем можно определить как социо-технические системы, представляющие собой многокомпонентный, многосвязный объект, качество функционирования которого зависит как от состояния технической подсистемы, так и от состояния среды функционирования человека и технического объекта. Сложность анализа таких систем заключается в том, что целостная система состоит из подсистем различной природы, описываемых различными плохо формализуемыми моделями. Социо-техническая система характеризуется с одной стороны социальной подсистемой (всем тем, что необходимо для обеспечения нормального труда работников), и технической подсистемой (рис. В таком понимании термин технология неразрывно связан с машинизацией производственное или непроизводственного (социального) процесса. Таким образом, сюда могут быть отнесены многие сложные системы характеризующиеся человеко-машинными отношениями. Это могут быть и образовательные, производственные или коммерческие организации, и медицинские учреждения, и различные экологические системы, в любом случае неотъемлемой частью всей системы является человек, который может выступать как объектом, так и субъектом управления. Рис. Структура социо-технической системы Например, Н. И. Лапин описывает организацию как гетерогенную систему, состоящую из вещных и человеческих компонент []. Такие системы в соответствии с западной традицией он определял как социо-технические системы. Совокупность машин и технологии определяется как техническая подсистема, а социальные отношения между работниками составляют социальную организацию. Рис. Подсистемы и факторы влияния в социо-технических системах Одним из характерных примеров обслуживающих социо-технических систем являются медицинские учреждения. Здесь человек выступает как в роли обслуживающего элемента (врачи, лаборанты и т. Здесь, неотъемлемой составляющей всей медицинской практики является Информация. Больницы тратят % своего бюджета на работу с информацией [9]; а доктора и медсестры тратят четверть своего рабочего времени на поиск, сортировку и использование информации. Вот как выглядит общая схема информационных потоков в типовом медицинском учреждении: рис.