Введение к работе
Актуальность темы. Эффективное управление сложными социально-экономическими, ігриродшми и техническими системами возможно лишь при условии существования развитых методов прогнозирования протекающих в системах процессов. Существующие методы прогнозирования с использованием математических моделей, построенных на основе статистической информации, применимы лишь к предварительно изученным, неизменным по тенденциям развития процессам с достаточно продолжительной и наблюдаемой предысторией. Однако во многих сложных системах протекающие в них процессы не удовлетворяют .данным условиям, и в этом случае для повышения адекватности модели естественно воспользоваться, кроме статистической, другими видами информации, в первую очередь, экспертной информацией и информацией, заложенной в статистических данных о процессах, подобных прогнозируемому. Исследование возможности использования такого рода гибридной информации с разработкой соответствующих математических методов моделирования и прогнозирования процессов является актуальной проблемой, решению которой, применительно к широко распространенным поцессам с дискретным временем посвящена настоящая диссертационная работа.
Работа выполнена в рамках НИР Иркутского ВЦ СО РАН по региональной научно-исследовательской программе "Сибирь" и государственной научно-технической программе "Безопасность".
Цель исследований. Цель диссертационной работы заключается в создании теоретических основ моделирования и прогнозирования процессов с дискретным временем на основе гибридной информации, разработке соответствующих методов структурного синтеза и параметрической идентификации моделей, реализации разработанных моделей и методов при прогнозировании конкретных процессов.
Научная новизна. Поставлена проблема комплексного использования разнородной информации при прогнозировашш дискретных процессов, выполнена классификация источников гибридной инфор-
мации и их неопределенности; разработаны методы выбора переменных, максимальных лагов, класса функций и параметрического множества модели на основе отношений предпочтения, задаваемых экспертами, и статистической информации о процессе; разработаны методы оценивания параметров модели на основе статистической информации о прогнозируемом процессе, статистической информации о процессах, подобных прогнозируемому, и экспертной информации о свойствах и ожидаемых значениях переменных процесса; разработаны методы прогнозирования процесса на основе статистической и экспертной информации без предварительно построенной модели.
При выполнении исследований использован широкий круг идей и методов теории вероятностей и математической статистики, прикладной статистики, теории принятия решений, математического программирования, имитационного моделирования. Прикладные программы для ПЭВМ разработаны в среде "Turbo Pascal" и СУБД "Clipper".
Практическая значимость работы заключается в создании методов, алгоритмов, прикладных программ для ПЭВМ, позволяющих за счет использования различных источников информации существенно повысить надежность прогнозирования процессов в сложных социально-экономических, природных и технических системах.
Разработанные в диссертационной работе средства прошли практическую проверку в ходе научно-исследовательских работ, выполненных при участии автора для ряда организаций: Иркутского областного совета народных депутатов (автоматизированная система моделирования развития области, демографический прогноз численности населения Иркутской области); Вычислительного центра СО РАН (алгоритм и программа для прогнозирования численностей половозрастеых групп населения области); Главного управления Центрального банка РФ по Иркутской области (Диалог говая система прогнозирования денежного обращения, Экспериментальная система поддержки решений по управлению денежным обращением). Ряд результатов по прогнозированию и принятию решений на основе экспертной информации включен автором в курс лекций, читаемых в Иркутском институте народного хозяйства.
Апробация работы. Основные результаты работы неоднократно докладывались на Всесоюзной конференции "Теория, методология и практика системных исследований" (г.Москва, 1985 г.); Первой Всесоюзной школе "Прикладные проблемы управления макросистемами" (г.Алма-Ата, 1985 г.); Второй Всесоюзной школе "Прикладные проблемы управления макросистемами" (г.Тамбов, 1987 г.); Всесоюзной конференции "Территориальные неоднородные информационно-вычислительные системы" (г.Новосибирск, 1988 г.); Третьей Всесоюзной школе "Прикладные проблемы управления макросистемами" (г.Апатиты, 1989 г.); Всесоюзной конференции "Информатизация и моделирование территориальных социально-экономических объектов" (г.Новосибирск, 1990 г.); Первом Международном совещании ЮНЕСКО и Академии наук СССР "Модели, методы и программные средства анализа глобальной и региональной устойчивости развития" (г.Москва, 1991); Седьмой конференции IFAC/IFORS/ IIASA по моделированию и управлению национальной экономикой (г.Пекин, 1992); Симпозиума IFAC/IFORS/IMACS "Широкомасштабные системы: теория и приложения" (г.Пекин, 1992); Международной научно-практической конференции "Региональные механизмы и управление в социальных и экономических системах" (г.Воронеж, 1992) и на ряде региональных и областных конференций, совещаний, семинаров.
Кроме того, результаты работы неоднократно обсуждались на семинарах в Иркутском вычислительном центре СО РАН, Вычислительном центре СО РАН, на сессиях Координационного совета подпрограммы региональной научно-исследовательской программы "Сибирь", на заседаниях кафедр "Электроники и вычислительной техники" Иркутского политехнического института и "Информатики и кибернетики" Иркутского института народного хозяйства.
Публикации. Полученные в диссертации результаты опубликованы в 34 научных работах, в том числе в I монографии и в I коллективной монографии.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений.
Основная часть работы изложена на 256 стр. машинописного текста. Список литературы насчитывает 173 наименования.
