Введение к работе
Актуальность проблемы
Современные условия развития малого и среднего бизнеса в нашей стране делают особенно важными знания и умения планировать развитие своего собственного предприятия, оценить достигнутые результаты, анализировать и делать соответствующие выводы для принятия правильных управленческих решений на всех этапах производственной деятельности. Одной из основных проблем в задаче анализа и прогнозирования является построение модели, адекватно отражающей динамику финансовой устойчивости, связанной с непосредственной деятельностью предприятия. Для решения задачи прогнозирования в данной работе за основу модели берется гибридная нейро-нечеткая сеть, что достаточно актуально для решения вопроса поддержки управленческой деятельностью в условиях неопределенности. Существует много задач, при решении которых с использованием нейросетевых технологий, встает вопрос о выборе топологии нейро-нечеткой сети. Зачастую ограничиваются вариантом с регулярной топологией, который не является оптимальным с точки зрения используемых информационных ресурсов. Кроме того настройка топологии требует от пользователя достаточно глубокой компетенции в области нейронных сетей. Автоматический выбор оптимальной топологии нейро-нечеткой сети позволил бы существенно упростить эту проблему.
Цель и основные задачи исследования
Целью работы является повышение эффективности работы промышленных предприятий за счет использования нейро-нечетких моделей прогнозирования технико-экономических показателей промышленных предприятий.
Для достижения данной цели в работе решены следующие задачи:
-
Системный анализ моделей прогнозирования временных рядов, методов поддержки управленческих решений и средств интеллектуального анализа данных.
-
Разработка нейро-нечетких моделей прогнозирования технико-экономических показателей развития промышленных предприятий.
-
Разработка системы поддержки принятия решений по анализу финансовой деятельности промышленных предприятий.
-
Разработка методов и моделей экспертного оценивания альтернативных вариантов развития предприятия.
-
Разработка принципов интеграции аналитико-имитационных моделей в систему поддержки управленческой деятельности.
-
Реализация программно-моделирующего комплекса интегрированной системы поддержки принятия решений.
Методы исследования
При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат. При разработке моделей прогноза использовались модели случайных процессов, нейросетевые модели, математическое программирование и имитационное моделирование.
Научная новизна
Научную новизну работы составляют методы и модели нейро-нечеткого прогнозирования в системе поддержки управленческих решений промышленных предприятий.
На защиту выносятся следующие основные научные результаты:
фрактальная модель предварительной подготовки прогнозных решений;
модель нейро-нечеткого прогнозирования технико-экономических показателей развития промышленных предприятий;
нейросетевая модель прогноза финансовой устойчивости;
методика интеграции аналитико-имитационных моделей в систему поддержки управленческой деятельности.
Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.
Практическая ценность и реализация результатов работы
Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации прогнозирования финансово-экономических показателей деятельности промышленных предприятий. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в Московской государственной академии коммунального хозяйства и строительства и Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ).
Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:
на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2008-2011 гг.);
на заседании кафедры «АТПиСП» Московской государственной академии коммунального хозяйства и строительства.
Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области создания систем поддержки управленческой
деятельностью представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий управления промышленными предприятиями.
Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.
