Вопрос 26Оценка качества и адекватности прогнозной модели

оценка качества прогнозной модели

способы измерения ошибки:

-среднее абсолютное отклонение MAD, непользуется для сравнения различных методов.

-средняя квадратическая ошибка MSE поддерживает большие ошибки программы.

-средняя абсолютная процентная ошибка MAPE показывает на сколько велики ошибки прогнозов в сравнении с естественными значениями.

-средняя процентная ошибка если MSE << 0,то метод переоценивающий; если MSE >> 0, то метод недооценивающий.

27Метод арпсс как динамический метод прогнозирования транспортных потоков

АРПСС - автоматизированная проинтегрированная скользящее среднее.

Методы АРПСС и полученные на их основе модели относятся к динамическим моделям. Для разработки таких моделей используется лишь информацию, содержащуюся в самих временных рядах прогнозируемых показателей. Выбор параметров АРПСС производится на основе автокорреляционного анализа прогнозируемых показателей.

Общий вид несезонной модели АРПСС (p,d,q);

Общий вид сезонной модели АРПСС(p,d,q) (ps,ds,qs)

P – порядок авторегрессии

D – порядок разности

Q – порядок скользящего среднего

S – период сезонности

Циклические модели хорошо прогнозируются модельных АРПСС двумя параметрами

28 Основы формально-эвристических (комбинированных) методов прогнозирования

В ряде случаев для выполнения одного и того же прогноза могут использоваться модели различной степени сложности. В связи с этим возникает задача разработки комплексного прогноза, который бы использовал результат эвристического и формального прогнозирования.

Задача комплексного прогноза: имеются данные прогнозных характеристик транспортного потока У(t) в точках , полученных с помощью различных математических моделей и не зависимо с помощью экспертов(эвристический прогноз). Требуется найти комплексный прогноз в точках .

Для решения задачи требуется установить степень согласованности прогноза. Если результат различных прогнозов не противоречит друг другу, то их в последствии можно вырабатывать совместно.

29 Использование адаптированных методов в прогнозировании

Повышение эффективности работы ЖД транспорта требует совершенствования методов прогнозирования характеристик транспортных потоков. В решении этой задачи важную роль должны сыграть принципы самоорганизации. Одним из таких принципов, использование которого может существенно повысить точность прогнозирования, является принцип внешних дополнений. Суть которого применительно к задаче прогнозирования заключается в следующем: число критериев, используемых при решении задачи прогнозирования, должно быть не менее числа преследуемых целей. Использование адаптированного метода прогнозирования позволяет существенно повысить долгосрочность прогноза объёмов перевозок между отдельными станциями. Исследования показали, что в этом случае целесообразно использовать модель типа

Где – численность населения в районе станции

– параметр, зависящий от грузооборота сети МПС и капитальных вложений

30.Основные причины колебаний транспортных потоков. Основы теории колебаний транспортных потоков.

Причины:

внешние(колебания объемов добычи сырья и его переработки; выпуска готовой продукции, изменения в размещении производительных сил страны)

внутренние (сезонный характер работы отдельных видов транспорта, неравномерное размещение узловых пунктов на сети, выхода из строя отдельной техники, случайным накоплением грузов для отправления их крупными партиями.

в разработке ТКТП можно выделить 2 этапа:

1-охватывает оценку транспортных потоков с помощью различных коэффициентов.

2-базируется на распределении вероятности.