 |
Н. Н. Бахтадзе, А. А. Черешко, В. Н. Кушнарев "Сценарное прогнозирование на основе цифровых смарт-моделей динамических процессов" |
 |
|
Аннотация.
В статье представлены результаты исследований по разработке интеллектуальных предиктивных моделей динамических процессов в технических, промышленных, природных и социальных системах на несколько временных тактов вперед в условиях ограниченной неопределенности изменения параметров процесса. Для построения моделей используются алгоритмы идентификации, основанные на индуктивных знаниях – закономерностях, извлекаемых с помощью методов интеллектуального анализа из данных функционирования исследуемого процесса. При построении моделей формируются сценарии изменения состояния процессов в зависимости от потенциального изменения факторов. На основании сценариев осуществляется формирование рекомендуемых управляющих воздействий как для систем автоматического управления, так и для поддержки принятия решений.
Ключевые слова:
динамические процессы, предиктивное on-line моделирование, идентификация, сценарное прогнозирование, ассоциативный поиск, индуктивные знания.
Стр. 70-78.
DOI 10.14357/20718632230308 Литература
1. Castle, J.L., Clements, M.P. & Hendry, D.F. An Overview of Forecasting Facing Breaks // J Bus Cycle Res – 2016. – 12. С. 3–23. https://doi.org/10.1007/s41549-016-0005-2 2. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. – М.: Радио и связь, 1991. – 224 с. 3. Lindgren, M., Bandhold, H. Scenario Planning: An Introductory Overview. // In: Scenario Planning. Palgrave Macmillan, London. – 2009. https://doi.org/10.1057/9780230233584_3 4. Bakhtadze, N., Lototsky, V., Vlasov, S., Sakrutina, E. Associative Search and Wavelet Analysis Techniques in System Identification // Proceedings of the 16th IFAC Symposium on System Identification, – 2012. – P.1227–1232. 5. Moore E. On the reciprocal of the general algebraic matrix // Bulletin of the American Mathematical Society. – 1920; 26. – P. 394–395. 6. Penrose R. A generalized inverse for matrices // Proceedings of the Cambridge Philosophical Society. – 1955. – 51. – P. 406–413. 7. Bakhtadze N., Lototsky V. Knowledge-Based Models of Nonlinear Systems Based on Inductive Learning. – In: New Frontiers in Information and Production Systems Modelling and Analysis Incentive Mechanisms, Competence Management, Knowledge-based Production. –– Springer, Heidelberg. – 2016. – P. 85–104. 8. Mallat, S.G. Wavelet Tour of Signal Processing. – Academic Press, san Diego, CA (Barlaud, M. (Ed.)). – 1999. – 635 p. 9. Черешко А.А., Титкина М.С. Применение алгоритмов ассоциативного поиска в системах управления с прогнозирующей моделью // Автоматизация в промышленности. – 2022. – 6. С. 58–62.
|
