name: Интеллектуальная система выбора методов прогнозирования временных рядов
keyword_list: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА, ВЫБОР МЕТОДА ПРОГОЗИРОВАНИЯ, ВРЕМЕННОЙ РЯД
abstract: Цель исследования – разработка структуры и алгоритмического обеспечения интеллектуальной системы выбора методов прогнозирования временных рядов. Объект исследования: компоненты системы управления сложными техническими системами, реализующие функцию прогнозирования параметров сложных технических систем. Предмет исследования: методы определения оптимальных алгоритмов для прогнозирования параметров сложных технических систем. Обоснована актуальность задачи определения оптимальных методов прогнозирования. Проведен анализ работ в данной области, который позволил определить недостатки приводимых в них методик, основным их которых является указание широкой группы методов в качестве конечного результата. Реализация данного подхода затребует оценки эффективности каждого из методов этой группы, что повлечет существенные временные затраты. Обоснована возможность, а также определены основные варианты решения задачи определения оптимальных методов прогнозирования временного ряда путем применения анализа прецедентов.Выполнен анализ методов «извлечения прецедентов», по результатам которого определено, что наиболее важными достоинствами обладает метод, основанный на применении искусственной нейронной сети (ИНС). Разработан метод определения оптимальных алгоритмов прогнозирования, основанный на анализе прецедентов, в котором предусмотрена возможность реализации этапа извлечения прецедентов с помощью искусственных нейронных сетей. Разработан метод контроля выбора оптимальных алгоритмов прогнозирования, основанный на нечеткой логике, который предусматривает обновление нечетких продукционных правил, составляющих множества аксиом, путем извлечения знаний из прецедентов, содержащихся в базе знаний. Разработана интегрированная структура интеллектуальной подсистемы прогнозирования параметров сложных технических систем и интеллектуальной системы выбора методов прогнозирования временных рядов.  Произведена экспериментальная оценка эффективности нечеткого блока контроля выбора оптимальных методов прогнозирования, реализованного на основе метода определения оптимальных алгоритмов прогнозирования, основанного на нечеткой логике, по результатам которой сделаны следующие выводы: - ошибка определения значений оценок эффективности методов, примененных для прогнозирования временных рядов параметров парогазовой установки тепловой электростанции, принадлежит интервалу 1,32-23,02 %;  - для 5-ти из 6-ти временных рядов параметров парогазовой установки тепловой электростанции ошибка определения значений оценок эффективности для методов прогнозирования составила менее 10 % (очень высокая точность), для 1-го – в интервале 20-50 % (удовлетворительная точность); - время определения оптимального метода прогнозирования – 6,71 с (аналогичный показатель в случае применения метода перебора – 88,58). Произведена экспериментальная оценка эффективности блока выбора оптимальных методов прогнозирования, выполненного на основе метода определения оптимальных алгоритмов прогнозирования, основанного на анализе прецедентов, реализованного с применением ИНС, по результатам которой сделаны следующие выводы: - ошибка определения значений оценок эффективности методов, примененных для прогнозирования временных рядов параметров парогазовой установки тепловой электростанции, принадлежит интервалу 2,47-11,07  %; - для 5-ти из 6-ти временных рядов параметров парогазовой установки тепловой электростанции ошибка определения значений оценок эффективности для методов прогнозирования составила менее 10 % (очень высокая точность), для 1-го – в интервале 10-20 % (высокая точность); - время определения оптимального метода прогнозирования – 6,61 с (если выполнялось обучение ИНС), 0,32 с (если ИНС уже обучена).
chairman_dissertation_council.surname: Симанков В.С.
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Барышев М.Г.
organization_supervisor.position: Врио ректора
organization_supervisor.degree: Доктор биологических наук
rubrics.code: 28.29.15
rubrics.name: Методы исследования операций
oecds.code: 01.02.ER
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Дубенко Ю.В.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Копытов В.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Способы и средства радиоэлектронной борьбы
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Терехов В.В.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Вооружение и военная техника
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБОУ ВО "КубГТУ",ФГБОУ ВО "Кубанский государственный технологический университет"
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Кубанский государственный технологический университет"
protection_organization.ogrn: 1022301604610
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Учреждения
author_organization.short_name: ФГБОУ ВО "КубГТУ",ФГБОУ ВО "Кубанский государственный технологический университет"
author_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Кубанский государственный технологический университет"
author_organization.ogrn: 1022301604610
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Учреждения