Preview

Вопросы радиоэлектроники

Расширенный поиск

Методы прогнозирования технико-экономических процессов и возможности их совершенствования

https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-12-70-74

Полный текст:

Аннотация

Приведен краткий обзор методов прогнозирования технико-экономических процессов, выявлены их особенности. Предложен метод оценки параметров моделей с варьирующимся значением степени времени, который может быть использован при реализации метода моделей роста и метода на основе представлений нечетких множеств. Рассматриваются особенности методов на основе моделей роста. Сравниваются наиболее простые методы, реализацию которых можно представить в виде следующих этапов: 1) выбирается кривая, эвристически (экспертно) сглаживающая исходные статистические данные и экстраполирующая их на перспективу, при этом степени слагаемых модели выбираются постоянными; 2) оцениваются параметры моделей, чаще всего по методу наименьших квадратов (МНК); 3) оценивается адекватность модели исходным данным и значение прогнозируемого параметра. Как показал анализ, первые два этапа оказываются определяющими в процессе повышения точности прогноза, и поэтому их целесообразно совершенствовать. Для этого предлагается использовать итерационный процесс, который позволяет одновременно варьировать коэффициенты при различных степенях пара- метра времени, а также саму его степень. Итерационный процесс подробно представлен аналитическими вы- кладками, удобными для инженерных приложений.

Об авторах

К. В. Рыжаков
Научно-исследовательский и конструкторский институт радиоэлектронной техники
Россия

Рыжаков Константин Викторович, к. т. н., начальник научно-технического отдела

442965, Пензенская обл., г. Заречный, просп. Мира, д. 1, корп. 1

тел.: 8 (8412) 49-54-11



И. М. Портнова
АО «Научно-производственное предприятие «Рубин»
Россия

Портнова Ирина Михайловна, к. т. н., заместитель главного бухгалтера

440015, Пенза, ул. Байдукова, д. 2

тел.: 8 (902) 203-70-09



Список литературы

1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

2. Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. М.: Статистика, 1979. 252 с.

3. Вентцель Е. С. Исследование операций. М.: Наука, 1980. С. 283.

4. Рыжаков В. В., Рыжаков М. В., Рыжаков К. В. Методы прогнозирования технико-экономических процессов на основе теории статистики и нечеткости. Ч. 2. Методы прогнозирования. РАН ВИНИТИ, № 2081-В2004 от 30.12.2004. 210 с.

5. Елисеева И. Н., Юзбашев М. М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1996. 365 с.

6. Рыжаков В. В., Рыжаков М. В. Прогнозирование значений параметров объектов с длительным сроком службы. М.: МФТИ, 2014. 159 с.

7. Рыжаков В. В., Рыжаков М. В. Статистические методы идентификации и оценивания характеристик средств измерения. М.: Физматлит, 2015. 141 с.

8. Рыжаков В. В., Рыжаков М. В. Аналитические положения диагностирования объектов на основе нечеткой информации с использованием искусственных нейронов. М.: МФТИ, 2010. 111 с.

9. Рыжаков В. В., Рыжаков М. В. Аналитические положения прогнозирования состояний объектов с учетом шкалирования и кластеризации нечеткой информации. М.: МФТИ, 2015. 86 с.


Для цитирования:


Рыжаков К.В., Портнова И.М. Методы прогнозирования технико-экономических процессов и возможности их совершенствования. Вопросы радиоэлектроники. 2019;(12):70-74. https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-12-70-74

For citation:


Ryzhakov K.V., Portnova I.M. Methods of forecasting technical and economic processes and the possibility of improving them. Issues of radio electronics. 2019;(12):70-74. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2218-5453-2019-12-70-74

Просмотров: 24


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2218-5453 (Print)
ISSN 2686-7680 (Online)