Предыдущая страница реферата | 14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24 | Следующая страница реферата

Эти ограничения меняются с развитием системы, и одной из наиболее сложных задач прогнозирования является предсказание этих изменений.

Одним из приемов разрешения неопределенности, связанной с неточным знанием границ состояния прогнозируемой системы, является введение индикаторов состояния.

Индикатор - это критический к предельным состояниям системы параметр, который должен измеряться количественно. В качестве индикаторов обычно выбираются объективно измеряемые параметры системы с известными предельными значениями, выход за пределы которых вызывает неустойчивость системы и возможность ее перехода в другое качественное состояние или ведет к гибели.
Например, цена на товар - индикатор состояния рынка; темпы инвестиций - показатель экономической активности.

Важной и сложной проблемой является выбор методов варьирования значений сценарных параметров. Одним из таких методов является гарантированный прогноз. Процедура гарантируемого прогноза включает следующие шаги:

1) задаются максимально возможные значения параметров, характеризующих факторы, положительно влияющие на развитие исследуемой системы, и минимальные значения тех факторов, которые препятствуют ее развитию. Таким образом, выбирается «идеальное», то есть наилучшее состояние системы;

2) для определения нижнего предела поступают наоборот;

3) получают «трубку сценариев» развития системы, которая подвергается дальнейшему анализу.

Процесс построения сценариев можно разбить на два больших этапа:

• предсценарный предназначен для содержательного и формального исследования и описания прогнозируемых процессов, построения моделей системы и подготовки всей необходимой информации для синтеза сценариев;

• сценарный этап как конечный результат прогнозирования, когда проводятся расчеты по всем базовым сценариям и даются рекомендации по результатам прогнозирования с подробным описанием последствий реализаций каждой из предложенных альтернатив.

На предсценарном этапе формулируется исходная гипотеза о целенаправленном развитии рассматриваемой системы, которая оформляется в виде рабочего документа, содержание которого максимально структурировано и отвечает принципам системного описания объекта прогнозирования. На данном этапе определяется объект и предмет прогнозирования.

Системное описание объекта начинается с его декомпозиции на элементы, и строится первая матричная схема целостной системы. Далее отбираются и фиксируются факторы, определяющие эволюцию системы, т.е. возможности перехода из одного состояния в другие. По результатам этой работы строится матрица «Состояния-факторы» (рис. 2.5). За каждым фактором или группой факторов стоит конкретный объект или явление, которые являются или элементами рассматриваемой системы, или элементами более высокого порядка
(внешней среды). Это означает, что каждому содержанию матрицы «Состояния- факторы» соответствует определенная декомпозиция прогнозируемой системы.

После формирования матрицы выбирается минимальное число параметров, характеризующих состояние системы относительно целей прогнозирования.
Параметры могут быть как количественными, так и качественными. Качественные параметры можно представить шкалой качественных значений (баллов). Если число параметров велико, то из них выбирают индикаторы, доминирующие показатели, по которым судят о состоянии системы.

|Состояния |Внешние факторы |Внутренние факторы |
| |Экономические |Политические | |
| |Факторы |
| | | | | | | |
| | |Параметры |
|Прямая верификация |Разработка модели того же объекта с |
| |использованием иного метода |
| |прогнозирования |
|Косвенная верификация |Сопоставление результатов, полученных с|
| |использованием данной модели, с |
| |данными, полученными из других |
| |источников |
|Консеквентная верификация |Верификация результатов моделирования |
| |путем аналитического или логического |
| |выведения прогноза из ранее полученных |
| |прогнозов |
|Верификация оппонентом |Верификация путем опровержения |
| |критических замечаний оппонента по |
| |прогнозу |
|Верификация экспертом |Сравнение результатов прогноза с |
| |мнением эксперта |
|Инверсная верификация |Проверка адекватности прогнозной модели|
| |и объекта в ретроспективном периоде |
|Частичная целевая верификация |Построение условных подмоделей, |
| |эквивалентных полной модели, в типовых |
| |для проектируемой системы ситуациях |
|Структурная верификация |Сопоставление структур без |
| |экспериментальной проверки |
| |сопоставления в целом |

Верификация модели - оценка ее функциональной полноты, точности и достоверности с использованием всей доступной информации в тех случаях, когда проверка адекватности по тем или иным причинам невозможна.
В прогнозировании чаще используют верификацию, так как в большинстве случаев реальный объект отсутствует или разрабатываются новые (еще не существующие) функции объекта прогнозирования. В таблице 3.1 представлены наиболее часто используемые методы верификации.

В прогнозировании случай совершенного прогноза достигается крайне редко, поэтому проблема верификации прогнозной модели является одной из важнейших в прогностике. Степень совершенства прогнозов выражают через различные измерители точности прогнозирования. Точность точечного прогноза в момент f, определяется разностью между прогнозом Р, и фактическим значением Fh прогнозируемого показателя в этот момент времени. Отдельный точечный прогноз не определяет точность конкретной процедуры прогнозирования в целом, то есть потребуется некоторая выборка {(Pj, fj)}, на основе которой рассчитывается значение некоторого измерителя точности прогнозирования.

Важность проблемы точности прогнозирования определяет важность анализа различных ее измерителей. В настоящее время нет достаточно полного исследования всевозможных критериев точности, что затрудняет оценивание возможностей различных моделей и опыта их применения в прикладных работах по прогнозированию конкретных процессов [10].

Для измерения точности прогнозирования можно использовать любой коэффициент парной корреляции между последовательностями прогнозных и фактических значений. Классический критерий точности прогнозирования - коэффициент корреляции Пирсона.

Максимальное значение r = 1 достигается при наличии линейной связи

[pic]

(3.1) между Р и F, т.е. когда существуют такие а0 и а/>0, что Р = oq + at F.

Однако при а0 Ј 0 и а, = 1 прогноз не будет совершенным, хотя корреляция полная и положительная; только при Р = F коэффициент корреляции может характеризовать совершенный прогноз.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмэна также может быть использован в качестве измерителя точности прогнозирования. Для этого вычисляются ранги
{x} и {у} элементов соответствующих последовательностей {PJ и {Ft}.
Очевидно, что

[pic] (3.2)

Если несколько элементов из Pi или Ft имеют одинаковые ранги, то им определяется ранг, равный среднему арифметическому значений мест элементов в данной ранжировке. В этом случае последнее соотношение останется верным.
Вычисляются корректирующие множители для связей соответственно для последовательностей xi и уi :

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: евгений сочинение, структура курсовой работы.





Предыдущая страница реферата | 14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24 | Следующая страница реферата