Программный комплекс, методы моделирования и прогнозирования многокомпонентных моделей динамических рядов с использованием функции Рамсея

• Автор: Павлов, Владимир Дмитриевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 173 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С

ЛОГИСТИЧЕСКИМ ХАРАКТЕРОМ ДИНАМИКИ ТРЕНДА

Теоретические аспекты моделирования и прогнозирования

Модели временных рядов и методы их идентификации

Обзор моделей, используемых для описания логистической динамики

ВЫВОДЫ ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ

ГЛАВА 2 ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РЯДОВ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ

Методика построения параметрических моделей с помощью

преобразования

Исследование функции Рамсея

Параметризация многокомпонентных рядов динамики, построенных на основе
логистической функции Рамсея
ВЫВОДЫ II ВТОРОЙ ГЛАВЕ
ГЛАВА 3 ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДОВ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФУНКЦИИ РАМСЕЯ 5
Описание программного комплекса
Тестирование обобщенных параметрических моделей с помощью разработанного
комплекса и исследование построенных моделей на тестовых выборках 8
Тестирование программного комплекса на реальных статистических данных
ВЫВОДЫ ПО ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
ПРИЛОЖЕНИЕ 4
ПРИЛОЖЕНИЕ 5
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
В исследованиях технических, биологических, социальных и экономических
процессов широкое распространение получили процессы с логистическим характером
динамики тренда анализируемых показателей тренд сначала растет медленно, затем
ускоряется, а затем снова замедляет свой рост, стремясь к некоторому уровню
насыщения рис. 1.1, Ук.
Рис. 1.1.1 рафики логистических функций
Известны также случаи спадающего логистического тренда рис. .
Уникальным свойством
логистического тренда 1 В международной практике принято название ii
v, в то время как п Российской практике большее распространение получило
название трснд и образныс кривые является его
способность моделировать
качественные изменения в развитии динамики процессов,
характеризующиеся сменой знака второй производной при сохранении знака первой
производной.
Речь идет о динамике чаще во времени, хотя аргументом процесса могут быть и
пространственные переменные технические, физические, экономические и другие
параметры.
Известные модели логистической динамики являются нелинейными II параметрам, а
в анализируемой траектории кроме тренда присутствует и стохастическая
компонента.
Актуальность


Ук. Рис. Известны также случаи спадающего логистического тренда рис. Верхулста и Гомнерца. Конюховским П. Конюховский П. МНК. МИК. С.А. Афанасьева В. Н., Блинова А. О. Елисеевой И. И., Клейнера Г. Пахомовой Е. А., Прохорова С. А., Семнычева В. К., Стерника Г. Тихомирова П. П., Хачатряна С. Р., Черняка , Четыркина Е. М. и др. Берндта Э. Бокса Дж. Доугерти К. Дженкинса Г. Дж. Рамсея Дж. Твисса и др. Научная новизна. Расширение области их реального применения. Ъ преобразования. Апробация и внедрение результатов исследования. Воронеж, ВГУ, ноября г. СГАУ г. Самара, декабря г. ПТУ г. Пенза, ПТУ, г. Самара, СМИУ, 1 марта г. Воронеж, ВГУ, г. Самара, СМИУ, апреля г. ИТОЭУ г. Воронеж, г. Современные проблемы информатизации г. Публикации. Структура диссертации. Анализ технических и экономических систем и процессов, ими порождаемых. Прогнозирование предвидение дальнейшего развития процессов. Выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. При моделировании различают эндогенные и экзогенные переменные модели. I и др. А,Д,. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам. Ъх сX . Эти модели описываются системами уравнений. I, У1 доход в момент времени г.