вероятностные методы

прогнозирования сложных систем

учебно-методический комплекс

Санкт-Петербург

Издательство СЗТУ

2008

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Северо-Западный государственный заочный технический университет

Кафедра теории и методов прогнозирования

Вероятностные методы

прогнозирования

сложных систем

учебно-методический комплекс

Институт системного анализа, автоматики и управления

Направление подготовки бакалавра

220100.62– системный анализ и управление

Санкт-Петербург

Издательство СЗТУ

2008

Утверждено редакционно-издательским советом университета

УДК 517 (070)

Вероятностные методы прогнозирования сложных систем: учебно-методический комплекс /сост. О.В. Афанасьева, Е.С. Голик, Л.А. Мартыщенко. – СПб.: Изд-во СЗТУ, 2008. – 114---? с.

Данный учебно-методический комплекс соответствует требованиям государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования подготовки бакалавра техники и технологии по направлению 220100.62 – системный анализ и управление.

Дисциплина посвящена изучению основ вероятностных методов прогнозирования, сложных вероятностных моделей, базирующихся на последних достижениях теории вероятностей (теории малых выборок и теории суммирования случайного числа независимых случайных величин), приведены примеры применения вероятностных методов прогнозирования сложных систем.

Рассмотрено на заседании кафедры теории и методов прогнозирования 07 мая 2008 года; одобрено методической комиссией института системного анализа, автоматики и управления 07 мая 2008 года.

Рецензенты:	М.Н. Воробьев, д-р техн. наук, вед. науч. сотр. ФГУП «НПО «Аврора»; О.А. Толпегин, д-р техн. наук, прор. по науке ВОЕНМЕХ
Составители:	О.В. Афанасьева, канд. техн. наук, доц. кафедры теории и методов прогнозирования; Е.С. Голик, проф., канд. техн. наук, зав. кафедрой системного анализа и управления инновациями; Л.А. Мартыщенко, д-р техн. наук, проф. кафедры теории и методов прогнозирования.

© Северо-Западный государственный заочный технический университет, 2008

© О.В. Афанасьева, Е.С. Голик, Л.А. Мартыщенко, 2008

1. Информация о дисциплине

1.1. Предисловие

Дисциплина «Вероятностные методы прогнозирования сложных систем» изучается студентами специальности 220100.62 всех форм обучения в одном семестре. Дисциплина включает в себя разделы: случайные величины, виды случайных величин, система двух случайных величин, элементы математической статистики, вероятностные методы прогнозирования, структуризация вероятностных моделей неопределенности, экстремальные распределения экстремальных случайных величин, статистики малых выборок, примеры применения вероятностных методов прогнозирования сложных систем, заключение.

Целью изучения дисциплины является изучение вероятностных методов прогнозирования и их применение при решении задач управления.

Задачи изучения дисциплины – изучение вероятностных методов прогнозирования; знакомство с применением методов прогнозирования при решении задач управления сложными системами; овладение в комплексе научно-методическим аппаратом прогнозирования, основываясь на статистических данных при решении задач управления.

Иметь представление:

– о разработке и адаптации вероятностных методов прогнозирования для анализа сложных систем;

– об основах вероятностных методов прогнозирования и приложениях этого аппарата при изучении сложных систем.

– о реализации управления с применением вероятностных методов прогнозирования в сфере исследования и разработки сложных систем и прогнозирования их поведения в функции времени.

Знать:

– основные тенденции и научные направления применения в задачах управления вероятностных методов прогнозирования;

– основные принципы вероятностных методов прогнозирования для исследования сложных систем;

– основные теоретические положения и результаты методов математической статистики.

Уметь:

– владеть методами организации и проведения системных исследований с использованием вероятностных методов прогнозирования;

– применять методы прогнозирования при анализе функционирования сложных систем.

Владеть:

– научно-методическим аппаратом математической статистики при исследовании сложных систем.

Место дисциплины в учебном процессе

Дисциплина базируется на знаниях, полученных при изучении дисциплин: «Математика», «Системный анализ и принятие решений» по направлению подготовки бакалавра техники и технологии.

Знания, умения и навыки, полученные при изучении настоящего предмета, используются в дисциплинах: «Математические методы системного анализа и принятие решений», «Теория и методы прогнозирования», «Информационные технологии обработки данных и процесс принятия решений».

1.2. Содержание дисциплины и виды учебной работы Объем дисциплины и виды учебной работы

Вид учебной работы	Всего часов
	Форма обучения
	Очная	Очно-заочная	Заочная
Общая трудоёмкость дисциплины	75
Работа под руководством преподавателя (включая ДОТ)	46	46	46
в т.ч.: аудиторные занятия	36	18	10
лекции	20	10	6
практические занятия (ПЗ)	16	8	4
лабораторные работы (ЛР)	0	0	0
семинары (С)	0	0	0
другие виды аудиторных занятий	0	0	0
Самостоятельная работа студента	29	29	29
Промежуточный контроль, количество	7	8	8
в т.ч.: – контрольная работа	–	1	1
– ответы на контрольные вопросы	7	7	7
Вид итогового контроля	экзамен	экзамен	экзамен