Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Учебное пособие 2214

.pdf
Скачиваний:
5
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
13.31 Mб
Скачать

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 621.96:681.327.8

Воронежский государственный технический университет Канд. техн. наук, доцент Е.А. Жидко, E-mail: lenag66@mail.ru

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» доцент К.А. Кирьянов

Россия, г. Воронеж, Е-mail: konst63224@mail.ru

Voronezh State Technical University

Ph. D. in Engineering, associate professor E.A. Zhidko, E-mail: lenag66@mail.ru

Military training and scientific center of the air force «Аir force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin» assistant professor К.А. Kiryanov

Russia, Voronezh, Е-mail: konst63224@mail.ru

Е.А. Жидко, К.А. Кирьянов

ВИДЫ АДАПТАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ ЭКОНОМИЧЕСКИ ВАЖНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИ ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЯХ

Аннотация: Нарушения нормальной устойчивой работы экономически важных экологически опасных объектов является преднамеренное деструктивное информационно-техническое воздействие на их системы связи и управления. Для безопасного и устойчивого функционирования этих объектов необходимо предусмотреть подходы к организации адаптационных процессов в информационно-телекоммуникационных системах

Ключевые слова: информационно-техническое воздействие, подсистема безопасности и защиты информации, адаптация информационно-телекоммуникационных систем

E.A. Zhidko, К.А. Kiryanov

TYPES OF ADAPTATION OF INFORMATION AND TELECOMMUNICATION SYSTEMS OF ECONOMICALLY IMPORTANT ECOLOGICALLY HAZARDOUS OBJECTS FOR INFORMATION AND TECHNICAL IMPACT

Abstract: Disruption of the normal sustainable operation of economically important environmentally hazardous facilities is the deliberate destructive information and technical impact on their communication and control systems. For the safe and sustainable operation of these facilities, it is necessary to provide approaches to the organization of adaptation processes in information and telecommunication systems

Keywords: information and technical impact, security and information protection subsystem, adaptation of information and telecommunication systems

Одной10 из причин возможного наруше-

действующих в информационной сфере. При

ния нормальной устойчивой работы совре-

этом необходимо учитывать [1-3]:

менных экономически важных экологически

1. Цель защиты – обеспечение безопас-

опасных (ЭВЭО) объектов

 

является предна-

ного и устойчивого развития ЭВЭО объек-

меренное деструктивное

информационно -

тов как функции их конкурентоспособности

техническое воздействие (ИТВ) на их системы

на внешних и внутренних рынках в меняю-

связи и управления [1,2]. К таким объектам

щихся условиях. Конкурентоспособность

относятся энергетические, транспортные,

рассматривается как функция ценности её

коммуникационные, строительные, про-

информационного обеспечения. Под инфор-

мышленные, горнодобывающие, оборонные

мационным обеспечением понимаются мак-

комплексы.

 

 

ро и микро условия бизнеса, отраслевые и

Защита информации от несанкциони-

рыночные условия. Ценность такой инфор-

рованного доступа представляет собой важ-

мации определяется своевременностью ее

ную составляющую для обеспечения без-

получения, достоверностью, полнотой и

опасности информации в повседневной дея-

точностью, а также полезностью для дости-

тельности ЭВЭО объектов.

 

 

жения целей развития ЭВЭО объектов [4-7].

Задача должна решаться в свете требо-

2. Влияние целенаправленной деятель-

ваний нормативных и правовых документов,

ности человека на реально складывающиеся

 

 

 

и прогнозируемые отношения между зло-

 

 

 

умышленниками (далее сторона А) и лицами,

© Жидко Е.А., Кирьянов К.А., 2019

принимающими решения (ЛПР) об адекват-

70

ВЫПУСК № 2 (16), 2019

ISSN 2618-7167

ной реакции (далее сторона В) на их действия. В качестве таких отношений рассматриваются информационные конфликты между сторонами А и В. Они возникают из-за различий в интересах сторон, проявляются в виде противоборства на политической арене и конкурентной борьбы в социально- эколого-экономической сфере в условиях информационно-психологической войны [4]. Сущность ИК сводится к созданию стороной А угроз нарушения информационной безопасности (воздействия на информацию и на информационный ресурс) стороны В. При этом эффективность достижения целей каждой из сторон, участвующих в ИК, возрастает с увеличением возможностей не только по добыванию информации о противнике, но и защите информации от аналогичных действий с его стороны.

Анализ базовых технологий построения и динамики развития средств ИТВ позволяет сделать вывод о неуклонном увеличении в их составе адаптивных к складывающейся ситуации компонентов.

Адаптация ИТС представляет собой процедуру приспособления их аппаратных и программных средств к изменяющимся условиям функционирования для реализации целевых функций при наличии конфликтного взаимодействия со средствами ИТВ.

Внастоящее время для ИТС теоретически проработаны следующие виды адапта-

ции [4,8]:

- эволюция; -привыкание;

-обучение и самообучение; - организация и самоорганизация.

Функционирование и развитие сложной системы является процессом взаимной опережающей многоуровневой адаптации ее компонентов друг к другу, а также системы с внешней средой [8,9].

Внастоящее время определились и успешно развиваются два подхода к организации адаптационных процессов в ИТС:

Первый подход – адаптация управления, при которой реализуются процессы поддержания системы или ее элементов в состоянии, определяемом целью и задачами функционирования.

Второй подход – адаптация процессов

функционирования, при которой достигается максимальная эффективность функционирования отдельных элементов и ИТС в целом.

Вадаптивных системах управления ИТС информация об объекте и внешних ИТВ собирается в ходе эксплуатации, обрабатывается и используется для выработки управляющих воздействий. Это позволяет снизить до минимальных значений время реакции ИТС на изменение условий функционирования и повысить качество управления при неопределенности параметров и нестабильности состояний объекта и среды

[10,11].

Модель объекта адаптации устанавливает взаимосвязи между параметрами исходной задачи (входными данными) X, решения Y, состояния объекта S, адаптирующего воздействия U. Для построения процедуры адаптации по параметрам X определяется адаптирующее воздействие U, которое должно перевести объект адаптации в требуемое состояние при выполнении ограничений, определенных для Х и У [4].

При адаптации компонентов ИТС решение данной задачи сводится к определению управляющего воздействия, при котором достигается максимальная эффективность их функционирования при предъявляемых требованиях по защите и безопасности информации. Объект адаптации рассматривается как обучающаяся система [12] в среде, характеризующейся вероятностной реакцией на изменение состояния объекта и ИТВ.

Взависимости от наличия или отсутствия модели объекта адаптации все виды адаптации делятся на два класса:

- адаптация с моделью; - адаптация без модели (поисковая

адаптация).

При малом числе условий обстановки, которые могут сложиться в процессе адаптации, задачу адаптации целесообразно решить предварительно и заготовить массив (таблицу) адаптирующих воздействий. В этом случае процесс адаптации сводится к оценке складывающейся обстановки, выбору оптимального (по критерию обеспечения безопасности ИТС) адаптирующего воздействия

иего реализации в управляемой системе. Такого рода адаптацию является априорной, т.к. ситуация X и адаптирующие воздействия U заготавливаются заранее.

Если прогнозирование условий, в кото-

71

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

рых окажется система, затруднено, синтез

две разновидности:

 

адаптирующего воздействия следует произ-

- параметрическая адаптация, суть ко-

водить после анализа входного задания X,

торой заключается в изменении параметров

т.е. выполнять апостериорную адаптацию.

объекта с сохранением его структуры и

Ряд этапов адаптационного процесса может

функциональных взаимосвязей между эле-

выполняться наборами альтернативных про-

ментами ;

 

 

цедур и их последовательностей. Выбор

- структурная адаптация, суть которой

процедуры осуществляется на основе ин-

заключается в изменении структуры объекта

формации, полученной в ходе анализа ис-

и перераспределении функциональных взаи-

ходного задания [13].

 

мосвязей между его элементами.

 

Для построения механизма адаптации

Структурная адаптация, как правило,

системы при минимально возможных поте-

сопровождается параметрической адаптаци-

рях целевой функции применяются два вари-

ей, поскольку изменение структуры приво-

анта адаптации.

 

дит к необходимости обновления ее пара-

Первый вариант – управляющее воз-

метров в соответствии с целью адаптации. В

действие

синтезируется

полностью после

зависимости от типа значений изменяемых

анализа исходного задания.

параметров,

параметрическая

адаптация

Второй вариант – управляющее воздей-

подразделяется на непрерывную, дискрет-

ствие синтезируется последовательно, с уче-

ную и бинарную.

 

том результатов, полученных на этапах

К числу основных способов структур-

функционирования ИТС.

 

ной адаптации относятся:

 

В обстановке, когда прогнозирование

- эволюционная адаптация, заключаю-

закономерностей изменения объекта во вре-

щаяся в осуществлении незначительных из-

мени и его состояния в определенный мо-

менений структуры объекта;

 

мент времени затруднено, требуется расши-

- альтернативная адаптация, представ-

рить функции адаптирующего устройства

ляющая собой процесс выбора альтернатив-

идентификацией, заключающейся в синтезе

ных разновидностей структуры объекта.

адекватной модели объекта [14]. Такого рода

В процессе эволюционной

адаптации

адаптацию называют адаптацией с иденти-

изменениям может подвергаться непосред-

фикатором или с самонастраивающейся мо-

ственно структура объекта или ее коды. Раз-

делью.

 

 

новидность структурной адаптации, состоя-

Для ЭВЭО типа оборонного комплекса

щей в изменении кодов структуры, пред-

в ряде практически важных случаев постро-

ставляет собой генетическую адаптацию[16];

ение адекватных моделей затруднено. По-

при ее осуществлении информация о струк-

этому целесообразно выполнять поисковую

туре представляется в виде хромосом, кото-

адаптацию [15], которая в отличие от адап-

рые подвергаются эволюционным изменени-

тации с моделью включает специально орга-

ям [16].

 

 

низованную процедуру определения адапти-

Альтернативная адаптация может вы-

рующего воздействия без формализованного

полняться по отношению к одному объекту и

описания существенных сторон объекта.

множеству

объектов, взаимодействующих

В процессе синтеза адаптирующего

друг с другом. При коллективной адаптации

воздействия устанавливается его влияние на

состояние объекта в среде определяется как

эффективность функционирования объекта.

собственной структурой, так и структурой

Структура и параметры воздействия задают-

взаимодействующих с ним объектов.

ся и уточняются в соответствии со степенью

Если объект перед принятием решения

достижения целевой функции объекта.

о своих действиях прогнозирует и учитывает

Таким образом, процесс поисковой

возможные действия других объектов, вклю-

адаптации имеет последовательный много-

ченных в общее с ним множество, имеет ме-

этапный характер, на каждом этапе прини-

сто адаптации с рефлексией, в противном

маются меры по повышению эффективности

случае – без рефлексии.

 

объекта при его адаптации к изменениям

Для ИТС со сложной многоуровневой

условий функционирования.

иерархической структурой возможны ситуа-

По характеру изменения объекта адап-

ции, когда изменения на одном уровне, свя-

тирующее

воздействие

подразделяется на

занные с выбором альтернативных структур,

72

ВЫПУСК № 2 (16), 2019

ISSN 2618-7167

приводят к эволюционным изменениям на другом уровне. В этом случае целесообразно организовывать работу подсистемы безопасности защиты информации (ПБЗИ) на основе комбинированной многоуровневой адаптации, обобщенная схема которой может быть представлена в виде набора базовых элементов с классификаторами на базе нейронных сете, сопряженными с системой нечетких предикатных правил.

Вывод. Синтез ПБЗИ ИТС ЭВЭО объектов необходимо выполнять с применением методов адаптации, построенных на проверке альтернативных гипотез по выбору параметров и структуры объекта, исходя из условий совместного обеспечения требуемой эффективности его функционирования, безопасности и защиты.

Библиографический список

1.Доктрина информационной безопасности Российской Федерации: утв. Президентом РФ 9 сентября 2000 г., № Пр-1895 [Электронный ресурс]. URL: http://www. scrf.gov.ru /documents/6/5.html.

2.Постановление Правительства Российской Федерации от 1 ноября 2012 г. № 1119 «Об утверждении требований к защите персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных». Российская газета, 2012, 7 ноября.

3.Об информации, информационных технологиях и о защите информации. Федеральный закон Российской Федерации от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ// СПС «Консультант Плюс».

4.Жидко Е.А. Логико вероятностноинформационный подход к моделированию информационной безопасности объектов защиты. Воронеж.- 2016. - 123 с.

5. Жидко Е. А., Попова Л. Г. Информационная безопасность инновационной России: проблема кадров // Информация и безопасность. -2011. -Т. 14.-№ 2. -С. 201-208.

6.Жидко Е.А. Методические основы системного моделирования информационной безопасности // Науковедение, 2014. – № 3 (22). – С. 102.

7.Жидко Е.А. Методология системного математического моделирования информационной безопасности // Науковедение, 2014. – №

3 (22). –С. 101.

8.Губсков Ю.А. Аналитический и процедурные модели для информационной поддержки эргатических комплексов: дисс. канд. тех.наук. – Тамбов: ТГТУ, 2012. – 145 с.

9.Жидко Е.А., Попова Л.Г. Информационная безопасность: концепция, принципы, методология исследования. – Воронеж: ВГАСУ, 2013. – 183 с.

10.Нестерук Г. Ф., Осовецкий Л. Г., Нестерук Ф. Г. Адаптивная модель нейросетевых систем информационной безопасности

//Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2003, №3

(15).

11.Жданов А.А. Метод автономного адаптивного управления и его приложения.

//Прикладные информационные технологии и интеллектуальные системы, 2004. – №6. – С. 56-61.

12.Бочков М. В. Реализация методов обнаружения программных атак и противодействия программному подавлению в компьютерных сетях на основе нейронных сетей и генетических алгоритмов оптимизации // Сборник докладов VI Международной научнотехнической конференции SCM’2003. – СПб.: СПГЭТУ, 2003. – Т. 1. – С. 376-378.

13.Жидко Е. А., Разиньков С. Н. Модель подсистемы безопасности и защиты информации системы связи и управления критически важного объекта // Системы управления, связи и безопасности, 2018. – №

1. – С. 122-135.

14.Разиньков С.Н., Жидко Е. А. Эффективность коллективной идентификации объектов при неточно заданных значениях однотипных параметров // Информационноизмерительные и управляющие системы, 2018.

– Т. 16. – № 8. – С. 64-68.

15.Лебедев Б. К. Методы поисковой адаптации для решения оптимизационных задач // Прикладные информационные технологии и интеллекту-альные системы, 2003. – № 3. – С. 24-30.

16.Антипов О.И. Фрактальные методы анализа и прогнозирования для самоорганизованных технических, биологических и экономических систем: дисс. д-ра физ.- мат. наук. – Самара: ПГУТИ, 2011. – 300 с.

73

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

УДК 330.43

Воронежский государственный университет

Voronezh State University

Д.э.н., профессор В.В. Давнис, Е-mail: vdavnis@mail.ru

doctor of Economics, Professor V.V. Davnis, Е-mail: vdavnis@mail.ru

Преподаватель, аспирант М.В. Добрина

Lecturer, postgraduate M. V. Dobrina,

Е-mail: nice.smirnova@yandex.ru

Е-mail: nice.smirnova@yandex.ru

Аспирант А.В. Чекмарев, Е-mail: art6211@yandex.ru

Postgraduate A.V. Chekmarev, Е-mail: art6211@yandex.ru

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

В.В. Давнис,

М.В. Добрина, А.В. Чекмарев

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В РАЗВИТИИ АППАРАТА ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Аннотация: в данной работе отмечено, что основной тенденцией в развитии современного аппарата прогнозирования является реализация возможности конструирования моделей со сложным механизмом формирования альтернативного образа будущего, в котором найдет отражение не только прошлое в своей динамике, но и замыслы новых ожиданий

Ключевые слова: прогностика, риск, прогноз социально-экономического развития регионов, экспертные оценки, бустрэп технологии

V.V. Davnis, M.V. Dobrina, A.V. Chekmarev

MODERN TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF ECONOMIC

FORECASTING TOOLS

Abstract: in this paper, the author noted that the main trend in the development of modern forecasting tool is the design of models with a complex mechanism for the formation of an alternative future image, which will reflect not only the past in its dynamics, but also the ideas of new expectations

Keywords: prognostics, risk, forecast of socio-economic development for regions, expert assessments, boost technology

Вопросы11 предсказания будущего интересовали людей на всех этапах развития цивилизации. Актуальный сегодня термин прогностика возник в глубокой древности. В настоящее время, как и в древние времена, под этим термином понимается специальная область, в рамках которой осуществляется познание будущего на основе прогноза. Именно такое понимание прогноза было дано в книге «Прогностика», написанной более двух тысячелетий назад древнегреческим врачом и исследователем Гиппократом. В этой книге под прогнозированием понимали искусство предвидения будущего, которое в процессе исторического развития превратилось в науку.

Цель данной работы – выявить современные тенденции в развитии аппарата экономического прогнозирования.

Экономическое прогнозирование выросло из общего направления прогностики и стало актуальным в двадцатом столетии.

© Давнис В.В., Добрина М.В., Чекмарев А.В., 2019

Именно в прошлом столетии прогнозные расчеты интересовали как регулируемую рынком экономику, так и управляемую плановыми заданиями экономику. В рыночном формате оценивались ожидаемые результаты, в плановом формате оценивалась возможность нарушения сроков выполнения плана.

В настоящее время наибольший интерес вызывают прогнозы, в которых оцениваются ожидаемые результаты объемов производства, а также наиболее вероятные финансовые результаты. Особо пристальное внимание уделяется прогнозам темпов роста или снижения практически всех показателей, характеризующих социально-экономическое развитие на региональном и государственном уровне.

Обычно от прогнозирования требуется многовариантное представление ожидаемых изменений в исследуемом объекте, которые с той или иной вероятностью могут произойти в будущем при выполнении определённых условий и допущений. Прогнозы, явля-

74

ВЫПУСК № 2 (16), 2019

 

 

 

 

ISSN 2618-7167

ясь альтернативой неопределенности буду-

Прогноз

социально-экономического

щего, обеспечивают своевременное обнару-

развития Российской Федерации на долго-

жение рисков и угроз, предоставляя тем са-

срочный

период разрабатывается каждые

мым время для их эффективной нейтрализа-

шесть лет на двенадцать и более лет феде-

ции. В силу этих возможностей прогностика

ральным органом исполнительной власти.

является обязательным элементом обоснова-

С долгосрочными прогнозами согла-

ния принимаемых решений.

суются среднесрочные прогнозы социально-

В российской экономике роль прогно-

экономического развития Российской Феде-

за не только возросла, но и изменилась в си-

рации, разрабатываемые ежегодно на вариа-

лу того, что сама экономика из планово-

тивной основе. федеральным органом ис-

управляемой превратилась в рыночно регу-

полнительной

власти,

осуществляющим

лируемую. В той, еще не очень далекой эко-

функции по выработке государственной по-

номике прошлого, существовало естествен-

литики и нормативно-правовому регулиро-

ное разделение функций. Прогностика вы-

ванию в сфере анализа и прогнозирования

полняла дескриптивную функцию, а плани-

социально-экономического развития, на ос-

рование - нормативную. В настоящее время

нове анализа внешних и внутренних усло-

при абсолютной ориентации на рыночное

вий.

 

 

 

 

регулирование директивность в реализации

На уровне субъектов Российской Феде-

нормативного подхода полностью исключе-

рации разрабатываются:

 

 

на.

 

 

а) прогноз социально-экономического

В 1995 году появился закон Российская

развития субъекта Российской Федерации на

Федерация 115-ФЗ «О Государственном про-

долгосрочный период;

 

 

гнозировании и программах социально-

б) бюджетный прогноз субъекта Рос-

экономического развития Российской Феде-

сийской Федерации на долгосрочный период

рации», в

котором предусматривалась раз-

[3].

 

 

 

 

работка прогнозов сначала на один год, а за-

На основе долгосрочного прогноза раз-

тем горизонт прогнозирования был увеличен

рабатывается

прогноз

социально-

до 3 лет. Шло время, накапливался опыт, и

экономического развития субъекта Россий-

пришло понимание того, что Россия такая

ской Федерации на среднесрочный период.

страна, которая не может существовать без

Для муниципальных образований в за-

перспективных взглядов в будущее, без

коне предусмотрена разработка стратегии их

стратегических замыслов. Это понимание

социально-экономического развития на ос-

было реализовано в «Федеральном законе о

нове долгосрочных или среднесрочных про-

стратегическом планировании» №172-ФЗ от

гнозов.

 

 

 

 

28.06.2014

г.

Согласно данному закону

Даже краткое знакомство с законом

предусмотрена

многоуровневая разработка

позволяет сделать вывод о том, что самый

прогнозов.

 

 

большой объем работы над документами,

На федеральном уровне разрабатыва-

которые

предусмотрено

 

разрабатывать в

ются:

 

 

рамках этого закона, ориентирован на специ-

а) прогноз научно-технологического

алистов по прогнозированию, владеющих

развития Российской Федерации;

соответствующим аппаратом. Чтобы оценить

б) стратегический прогноз Российской

потенциал этого аппарата, на основе которо-

Федерации;

 

 

го смогут быть решены задачи, обозначен-

в) бюджетный прогноз Российской Фе-

ные в законе, проведем анализ возможностей

дерации на долгосрочный период;

его практического применения.

г) прогноз социально-экономического

Анализируя эти возможности, заметим,

развития Российской Федерации на долго-

что взгляд на роль прогнозирования суще-

срочный период [2].

ственно изменился и те возможности, кото-

75

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

рые, образно говоря, вчера устраивали, сего-

ного наступления дискретного события.

дня оказываются не пригодными для прак-

Нужно признать, что такая возможность яв-

тических расчетов.

 

 

ляется, по сути, эффективным инструментом

 

Кроме новых подходов и новых ориги-

при формировании альтернативного образа

нальных моделей, в Российской прогностике

неопределенности

будущего.

Говорить о

появились новые прикладные области для

точности

детерминированного образа буду-

прогнозирования, которые ранее не пред-

щего абсурдно, а оценивать адекватность ве-

ставляли практической ценности. Имеется в

роятностного описания будущего вполне ра-

виду задачи по оценке ожидаемых рисков и

зумно, если в качестве критерия, например,

ожидаемой доходности финансовых активов.

использовать энтропийную меру неопреде-

Нужно отметить, что в начале в этих работах

лённости.

 

 

 

 

явно недоставало оригинальности, чувство-

Еще

одна

проблема

недостаточно

валось некоторое заимствование из ино-

освещена в современном аппарате прогно-

странных публикаций.

Это был естествен-

стики. Это проблема касается комплексного

ный процесс освоения

новых прикладных

подхода к разработке прогнозов социально-

областей и, соответственно, нового аппарата

экономического развития регионов. Модели,

моделирования. В настоящее время процесс

которые должны присутствовать в этом ком-

освоения завершён, стали появляться соб-

плексном

подходе,

должны

демонстриро-

ственные результаты, обсуждаться проблемы

вать эффективность в случаях коротких вре-

прогнозирования и упреждающего анализа в

менных рядов и многомерности прогнозных

этих новых областях.

 

процессов. Именно с таким набором данных

 

Особый интерес вызывают исследова-

приходится иметь дело при разработке про-

ния по оценке ожидаемых рисков. Получив-

гноза социально-экономического развития

шее обоснование в работах Марковица на

регионов. В настоящее время расчёты осу-

финансовом рынке, понятие «риск» уверенно

ществляются с применением комбинирован-

вошло в теоретические основы менеджмен-

ного подхода,

в котором недостающая ин-

та, а также, в практику экономической дея-

формация

воспроизводится с помощью экс-

тельности. Риски оценивают и минимизиру-

пертных оценок. Причём экспертные оценки

ют, прогнозируют и хеджируют. В настоя-

часто оказываются доминирующими. Воз-

щее время все чаще и чаще прогноз делается

ражать против такой методики не имеет

многовариантным. В некоторых случаях во-

смысла, но совершенствование

ее в настоя-

прос о предпочтительности того или иного

щее время является актуальной задачей.

варианта удобно определять с помощью рис-

Причем

совершенствованию

необходимо

ка. Для этого в дополнение к модели, с по-

подвергать весь комплексный подход, а не

мощью которой осуществлялся многовари-

отдельные его составляющие.

 

антный прогнозный расчет, строится модель,

Привлечение экспертов, по сути, толь-

позволяющая определить вероятность реаль-

ко частично решает проблему коротких вре-

ности того или иного варианта.

менных рядов,

оставляя без рассмотрения

 

Основным инструментом для этих це-

проблему многомерности. В некоторых си-

лей является аппарат созданной МакФадде-

туациях применима, так называемая, бустрэп

ном,

доступное описание которого с приме-

технология, предусматривающая увеличение

рами

возможных

вариантов практического

размера выборочной совокупности за счёт

использования приведено в [4]. Модель,

специального

применения имитационных

предложенная МакФадденом - это развитие

процедур [1]. И экспертные оценки, и бу-

идей регрессионного анализа, но в простран-

стрэп технологии вполне применимы к мно-

стве, в котором зависимая переменная изме-

гомерным временным рядам, но проблема

ряется дискретно.

Результатам расчетов по

многомерности, которую необходимо ре-

такой модели является вероятность возмож-

шать в процессе прогнозных расчетов, оста-

76

ВЫПУСК № 2 (16), 2019

 

 

 

ISSN 2618-7167

ётся не затронутой.

 

В соответствии с этой идеей в качестве

Смысл этой проблемы в том, что про-

первого

классификационного механизма

цессы, описывающие динамику социально-

следует признать время. Сразу заметим,

что

экономического

развития

Федерации или

время присутствует практически во всех мо-

региона, между собой взаимодействуют, и

делях, с помощью которых рассчитываются

это взаимодействие должно быть отражено в

прогнозные значения.

Поэтому в группу мо-

прогнозных моделях. Сложность отражения

делей,

выделяемых по этому признаку,

бу-

в том, что показателей, характеризующих

дем относить только те, в которых время ис-

социально-экономическое развитие, чрезвы-

пользуется в явном виде. Это линейные и

чайно много, например, развитие региона

нелинейные модели, отражающие в явном

описывают более 80 показателей.

виде зависимость прогнозируемого показа-

Обращают на себя внимание исследо-

теля от времени. Несмотря на свою простоту,

вания по методам, которые принято относить

в практике прогнозирования такие модели

к нетрадиционному подходу по экономиче-

успешно используются для описания дина-

скому прогнозированию. Основные идеи

мики изменения прогнозируемого показате-

этого подхода были сформулированы и

ля.

 

 

 

практически

реализованы

специалистами,

Во второй класс отнесем модели, в ко-

имеющими большой запас знаний в смежных

торых используется механизм, в соответ-

областях. Опубликованные работы, в кото-

ствии с которым будущее вырастает из про-

рых нашли отражение исследования по

шлого. На формальном языке это авторе-

фрактальной теории, долговременной эко-

грессионные модели.

Простейшим вариан-

номической памяти, теории нечетких мно-

том модели этого класса является авторе-

жеств и ряде других современных подходов,

грессионная модель первого порядка. Образ-

демонстрируют

высокую

заинтересован-

но говоря, будущее вырастает из прошлого, а

ность в поиске новых решений по созданию

также позапрошлого и т.д.

 

альтернативных

образов неопределенности.

Третий класс формируется в соответ-

Примеры практических расчетов достаточно

ствии с присутствием модели факторного

убедительно

показывали

возможности и

механизма формирования будущего. По су-

преимущества предлагаемых процедур. Ос-

ти, это модели регрессионного типа: одно-

новное достоинство этих новых подходов, по

факторные и многофакторные. Кроме того

преимуществу, основывалось на достаточно

модели могут быть линейные и нелинейные.

высокой интерполяционной точности. Одна-

Следующий четвертый класс это моде-

ко общим недостатком этих нетрадиционных

ли с сезонным механизмом формирования

подходов, по мнению специалистов, являет-

будущего. Особенность этих моделей в том,

ся то, что они не позволяют получить содер-

что на будущее переносится идентифициро-

жательную интерпретацию получаемых ре-

ванная

на прошлых наблюдениях периодич-

зультатов. А для экономики содержательная

ность в появлении некоторых событий.

 

интерпретация является одной из главных

Пятый класс - это модели с вероят-

характеристик при выборе аппарата модели-

ностным механизмом появления в будущем

рования.

 

 

 

дискретных событий. К этому классу отно-

Вопрос интерпретации, как правило,

сятся модели, получившие обоснования

в

связан с механизмом, с помощью которого

результате дальнейшего развития регресси-

воображаемое будущее связано с прошлым

онного анализа. Их применение в основном

или теми фактами, которые известны на мо-

рекомендуется для прогнозирования ожида-

мент разработки прогнозных вариантов. Са-

емых качественных изменений.

 

му природу этих механизмов можно принять

Шестой класс образует модели, реали-

за классификационный фактор прогнозных

зующие механизм подобия. Их применения

методов.

 

 

 

рекомендуется для предсказания возможных

77

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ, СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

результатов от реализации инвестиционных проектов, предусматривающих создания новых объектов экономической деятельности.

Седьмой класс - модели с имитационным механизмом формирования будущего. Для этой модели на исторических данных определяются средние характеристики прогнозируемых показателей, а также распределения случайных величин, характеризующих отклонения фактических значений от средних.

Восьмой класс - модели с механизмом сохранения групповой динамики. Модели этого класса используется при прогнозировании многомерных экономических процессов с целью получения системно согласованных прогнозных оценок.

Наконец девятый класс - это класс моделей, наделенных адаптивным механизмом формирования ожидаемого будущего. В принципе моделью этого класса может быть любая модель из предыдущих классов, но дополнительно наделенная к уже имеющимся свойствам адаптивным механизмом [4].

Есть точка зрения, в соответствии с которой адаптивные модели применяются только в краткосрочном прогнозировании. Такое утверждение не совсем корректно. Действительно, первые адаптивные модели были аппаратом краткосрочного прогнозирования. Но в настоящее время разработано много модификаций, которые значительно расширили возможности практического применения данных моделей.

На практике более эффективно проявляют себя модели, в которых используются комбинированные механизмы формирования будущего из прошлого.

Подводя итог можно сделать вывод, что основной тенденцией в развитии современного аппарата прогнозирования является реализация возможности конструирования моделей со сложным механизмом формирования альтернативного образа будущего, в котором найдет отражение не только прошлое в своей динамике, но и замыслы новых ожиданий.

Библиографический список

1.Давнис В.В., Тинякова В.И. Основы эконометрического моделирования. Учебное пособие. Воронеж, 2003.

2.Давнис В.В., Добрина М.В., Чекмарев А.В. Адаптивно-имитационные модели и их применение в таргет - имитировании целевых значений. Материалы международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы». Воронежский государственный университет, 2018.

3.Добрина М.В., Чекмарев А.В. Основы адаптивного таргетирования в прогнозировании экономических процессов. Материалы международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы». Воронежский государственный университет, 2018.

4.Давнис В.В., Добрина М.В., Чекмарев А.В. Основы моделирования адаптивно - таргетированных прогнозных траекторий и анализ их устойчивости. Научный журнал Современная экономика: проблемы и решения. Воронежский государственный университет. Выпуск № 9 (105). Воронеж, 2018. Статья входит в перечень ВАК.

78

ВЫПУСК № 2 (16), 2019

ISSN 2618-7167

УДК 574:331.45

Воронежский государственный технический университет

Voronezh State Technical University

Канд. техн. наук, доцент С.А. Сазонова

Ph. D. in Engineering, associate professor S.A. Sazonova

E-mail: Sazonovappb@vgasu.vrn.ru,

E-mail: Sazonovappb@vgasu.vrn.ru,

Доктор техн. наук, профессор В.Я. Манохин

Doctor of Engineering Sciences, professor V.Ya. Manokhin

E-mail: manohinprof@mail.ru,

E-mail: manohinprof@mail.ru,

Магистрант группы зМ553 А.О. Коновалов

Undergraduate group zM553 A.O. Konovalov

Россия, г. Воронеж

Russia, Voronezh

С.А. Сазонова, В.Я. Манохин, А.О. Коновалов

МЕТОДИКА ПЕРЕСЧЕТА РЕЗУЛЬТАТОВ ХОЛОДНЫХ МОДЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ НАТУРНОГО РАБОЧЕГО ПРОЦЕССА

Аннотация: Рассмотрены проблемы организации высокоэффективных процессов смесеобразования и горения. Оценка качества смесеобразования проводится на основе гидродинамической модели процесса горения. Выполнен выбор метода моделирования процесса смесеобразования. Приведена методика пересчета результатов холодных модельных испытаний на характеристики натурного рабочего процесса на асфальтобетонных заводах

Ключевые слова: истечение струй, газовоздушные топки, компоненты топлива, технологические процессы, экологическая безопасность, безопасность труда

S.A. Sazonova, V.Ya. Manokhin, A.O. Konovalov

TECHNIQUE OF TRANSFERRING THE RESULTS OF COLD MODEL TESTS TO THE CHARACTERISTICS OF THE ATTRACTIVE WORKING PROCESS

Abstract: The problems of the organization of highly efficient processes of mixing and burning are considered. The quality assessment of the mixture formation is carried out on the basis of the hydrodynamic model of the combustion process. The choice of the method for modeling the blending process has been made. The methodology for recalculating the results of cold model tests on the characteristics of a full-scale working process at asphalt concrete plants is presented

Keywords: jet outflow, air-gas fireboxes, fuel components, technological processes, environmental safety, labor safety

В предположении 1 об определяющей роли гидродинамических факторов над кинематическими в совокупном процессе горения, будем исследовать возможность определения параметров смесеобразования методами гидроаналогии и газодинамического подобия газовых струй и струй воздуха.

Представляется нецелесообразным использование модели затопленной осесимметричной струи в связи со значительным расхождением результатов расчетов с экспе-

© Сазонова С.А., Манохин В.Я., Коновалов А.О., 2019

риментальными данными в зоне гидродинамической неустойчивости в условиях превалирующего действия объемной конвекции над градиентной диффузией, но использование модели Абрамовича Г.Н. все же целесообразно для сечений топок основного участка.

На начальном участке диффузионная модель имеет более высокую сходимость с результатами эксперимента. Можно предположить, что при оценке коэффициента тепловыделения топок по коэффициенту перемешивания φβх она будет более точной, т.к.,

79