- •Предисловие
- •Введение
- •1. Роль и место прогнозирования при обосновании направления развития систем
- •1.1. Классификация методов прогнозирования
- •1.2. Краткая характеристика методов прогнозирования
- •1.3. Виды прогнозов. Основные термины и определения прогностики
- •2. Прогнозная экстраполяция. Оценка параметров прогнозных моделей методом наименьших квадратов. Точность и достоверность прогноза
- •2.1. Оценка параметров прогнозной модели методом наименьших квадратов
- •2.2. Точность и достоверность прогноза
- •3. Уравнения линеаризуемых трендов и трендов, сводящихся к модифицированной экспоненте
- •3.1. Парные регрессии, сводящиеся к линейному тренду
- •3.2. Парные регрессии, сводящиеся к модифицированной экспоненте
- •3.3. Выбор оптимального вида прогнозной модели
- •3.4. Проверка прогнозной модели на автокорреляцию ошибок
- •4. Многомерное параметрическое прогнозирование. Метод многомерной линейной экстраполяции
- •5. Метод экспоненциального сглаживания. Выбор постоянной сглаживания
- •5.1. Сущность метода экспоненциального сглаживания
- •5.2. Определение параметров прогнозной модели методом экспоненциального сглаживания
- •5.3. Выбор начальных условий и определение постоянной сглаживания
- •6. Вероятностные методы прогнозирования
- •6.1. Приложение теории суммирования случайного числа независимых случайных величин в задачах прогнозирования
- •6.2. Ориентированный процесс случайного блуждания как метод вероятностного моделирования
- •7. Математические модели процессов эволюционного развития техники
- •7.1. Математическое моделирование процессов развития техники
- •7.2. Прогнозная математическая модель динамики замещения
- •8. Экспертные методы прогнозирования. Морфологический анализ. Прогнозирование технического облика образца изделия
- •8.1. Морфологический анализ
- •8.2. Прогнозирование технического облика перспективного образца
- •8.3. Другие методы экспертного прогнозирования
- •3. Метод «мозговой атаки» («мозгового штурма»).
- •9. Методы выявления «сезонной» составляющей в рядах динамики
- •9.1. Выравнивание рядом Фурье
- •9.2. Измерение колеблемости в рядах динамики
- •9.3. Выявление и измерение сезонных колебаний
- •10. Зависимость средней ошибки прогноза от периода предыстории и величины прогнозируемого периода
- •10.1. Обоснование периода упреждения
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Предметный указатель
- •Приложение 1 Приложение 2 Квантили распределения максимального относительного отклонения
- •Приложение 3 Квантили распределения величины
- •Приложение 4 Приложение 5
- •Приложение 6 Приложение 6
- •Приложение 7
- •191186, Санкт-Петербург, ул. Миллионная, 5
7. Математические модели процессов эволюционного развития техники
7.1. Математическое моделирование процессов развития техники
Как уже отмечалось, методы математического моделирования являются наиболее общими и вместе с тем достаточно строгими методами прогнозирования. Однако при их использовании изменения характера техники во времени, как правило, не прогнозируются; характеристики определяются как результат оптимизации. Прогнозируются же входные данные, необходимые для функционирования общей математической модели. Имеется в виду прогнозирование экзогенных переменных, то есть таких, которые определяются зависимостями, не входящими в данную (основную) модель, в отличие от эндогенных переменных (в частности, показателей эффективности техники), которые являются искомыми (выходными) переменными основной математической модели.
Прогнозирование входных данных для оптимизации характеристик техники, а иногда и самих характеристик, производится одним из следующих методов, которые различаются научных основой и достоверностью результатов прогнозирования:
– составление по известным законам природы теоретических причинно-следственных математических моделей, определяющих прогнозируемые процессы развития и оценки параметров этих процессов по предыстории и состоянию в настоящий момент;
– изготовления и испытания макетов и экспериментальных образцов, а также физическое моделирование;
– составление эмпирических зависимостей по статистике предыстории и настоящего времени, то есть регрессионным анализом и экстраполяцией.
Иногда выделяют и методы экспертной оценки, однако в большинстве случаев эксперты сами должны пользоваться указанными выше методами.
Первая группа методов базируется на установленных в науке (физике, химии, биологии и др.) закономерностях, которые используются для построения теоретических по причинно-следственным связям адекватных математических моделей прогнозируемого процесса.
Решение таких моделей для будущего времени и является прогнозом.
Примерами применения причинно-следственных математических моделей прогнозирования являются расчеты для будущих образцов техники, а именно: энергетические расчеты, расчеты прочности конструкций, деталей машин, расчеты надежности и другие. Такое прогнозирование фактически производится в отраслевых институтах промышленности, конструкторских бюро и на предприятиях при разработке новой техники или при ее совершенствовании.
Вторая группа методов также находит широкое применение. В самом деле, если бы было точно известно, что и как надо делать для реализации заданных технических характеристик, то отпала бы необходимость производить исследования, изготовлять и испытывать экспериментальные и опытные образцы; можно было бы сразу начать серийное производство.
Перечисленные методы предполагают построение соответствующих частных математических моделей. Выбор вида математической модели зависит от цели и объекта прогнозирования, наличия средств и времени для анализа требуемой точности прогнозирования.
Прогнозирование по математической модели выполняется по этапам:
построение математической модели;
определение по экспериментальным (статистическим) данным неизвестных параметров математической модели, которые обязательно должны быть стабильными и поэтому точнее прогнозируемыми, чем искомые функции;
анализ точности и области применяемости математической модели и при необходимости ее корректировка;
разработка прогноза и анализ его точности и достоверности.
При математическом моделировании процессов как развития, так и функционировании техники, построение математической модели часто осуществляется путем сочетания перечисленных выше трех групп. Так, при
сочетании методов первой и второй групп (рис. 7.1) одна часть исследуемого объекта прогноза, которую легко описать математически, представляется в виде математической модели, а другая, которую трудно представить аналитическими зависимостями, вводится в виде макета (или в естественном виде).
Пусть требуется определить точность полета самолета, который, как предполагается, будет управляться новым способом.
Система уравнений, определяющая точность полета, может быть разделена на следующие две системы:
уравнения динамики самолета, описывающие движение при заданных командах управления;
уравнения, определяющие величину команд.
Первая система уравнений является наиболее универсальной для различных типов летательных аппаратов и больше изучена, чем вторая. Кроме того, ее легче составить, так как в нее входит меньшее число параметров. Экспериментально реализовать эту часть модели в лаборатории весьма затруднительно, поэтому ее необходимо вводить в виде математической модели.
Вторую систему уравнений, описывающую работу системы управления ракеты, состоящую из множества элементов, трудно составить, но зато макет этой части объекта может работать в лабораторных условиях. Поэтому ее лучше вводить в виде опытного образца или макета.
Таким образом, математические модели прогнозирования и порядок сочетания перечисленных методов их применения различны в зависимости от характера и физической сущности явления (процесса).
Рассмотрим еще один пример, в ходе решения которого могут быть использованы сочетания методов первой и третьей групп.