Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекционный материал по МЭПиП.doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
575.49 Кб
Скачать

4. Верификация (проверка достоверности) полученной информации и прогнозных и плановых решений.

Любое решение основывается на информации. Большое значение имеет качество информации. Требования, предъявляемые к качеству информации, можно представить в виде следующих её признаков:

1) достоверность (корректность) информации – мера приближённости информации к первоисточнику или точность передачи информации;

2) объективность информации – мера отражения информацией реальности;

  1. однозначность;

  2. порядок передачи информации – количество передаточных звеньев между первоисточником и конечным пользователем;

5) полнота информации – отражение исчерпывающего характера соответствия полученных сведений целям сбора;

6) релевантность – степень приближения информации к существу вопроса или степень соответствия информации поставленной задаче;

7) актуальность информации (значимость) – важность информации для процесса планирования или прогнозирования;

8) стоимость информации.

Качество информации должно оцениваться при её получении. Информация быстро стареет, поэтому её следует использовать оперативно.

Анализ информации, как правило, основывается на различных компьютерных и математических моделях. Модели используют для прогнозирования, планирования и уменьшения степени неопределённости знаний об объектах исследования Достаточно универсальным и распространённым методом моделирования при оценке информации и качестве прогнозирования является имитационное моделирование. Важно то, что имитационная модель позволяет использовать всю имеющуюся информацию вне зависимости от её формы представления и степени формализации. Имитационные модели получили большое распространение потому, что не накладывают жёстких ограничений на используемые исходные данные. Наоборот, они позволяют творчески, гибко использовать всю имеющуюся информацию об объекте планирования и прогнозирования.

Для обеспечения точности и достоверности результатов моделирования необходима проверка адекватности или верификации прогнозной модели. Проверка адекватности модели выполняется с использованием формальных статистических критериев, например, статистической проверкой гипотез о принадлежности и оригинала, и модели к одному классу объектов. Однако такая проверка возможна при наличии надёжных статистических данных параметров как оригинала, так и модели. Если по каким-то причинам такие данные отсутствуют, и не могут быть получены, то с достаточной для практических целей точностью это делают сравнением отдельных свойств оригинала и модели.

Верификация модели – это оценка функциональной полноты, точности и достоверности модели с использованием всей доступной информации в тех случаях, когда проверка адекватности по тем или иным причинам невозможна. В случае моделирования процессов и систем, ещё не существующих, или при отсутствии достоверной информации, судят о сходстве прогнозной модели и оригинала посредством процедур верификации.

В прогнозировании чаще всего реальный объект отсутствует или разрабатываются новые, ещё не существующие функции объекта прогнозирования. Поэтому в прогнозировании чаще используют верификацию. При планировании, когда объект планирования реально существует, чаще, чем в прогнозировании, имеются условия для проверки адекватности моделей. Наиболее часто используют следующие методы верификации:

  1. прямой метод это верификация путём разработки модели того же объекта с использованием другого математического метода;

  2. косвенный метод – это верификация путём сопоставления результатов, полученных с использованием данной модели, с данными, полученными из других источников;

  3. консеквентный метод – это верификация результатов моделирования путём аналитического или логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозов;

  4. верификация модели оппонентом – путём опровержения критических замечаний оппонента по прогнозу;

  5. верификация модели экспертом – верификация путём сравнения прогноза с мнением эксперта;

  6. инверсный – верификация путём проверки адекватности прогнозной модели и объекта прогнозирования в ретроспективном периоде (за прошедший период времени).