Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Короткострокові і довгострокові прогнози




Кількісні і якісні прогнози

Кількісним (або інтервальним) прийнято називати прогноз, який вказує значення рівнів прогнозованої змінної з точністю до ± 10% на всьому інтервалі часу випередження прогнозу. Якісний прогноз не претендує на таку точність: він характеризує процес на імовірнісному чи головним чином, на словесному рівні (похолодає, потеплішає та ін.)

Розрізняють методи, призначені для кількісного (точного) і якісного (нечіткого) прогнозів. Найкраще точному прогнозу піддаються детерміновані механічні системи, які не піддаються помітним впливам зовнішніх чинників. Наприклад, рух планет Сонячної системи можна розрахувати на тривалий час вперед. Точний розрахунок неможливий для системи з участю людей, т. с. для процесів цілеспрямованого дії. Тут на допомогу, як вказувалося, приходить апарат нормативного прогнозування, що розглядає прогнози при заданій зміні керуючого впливу в майбутньому у вигляді ряду сценаріїв. Основним завданням таких сценаріїв, очевидно, є не кількісна інформація. Сценарії, швидше, дозволяють знайти моменти часу, в яких відкриваються критичні можливості вибору варіанта управління.

Найчастіше на практиці потрібні прогнози випадкових процесів мають значну детерміновану складову (тренд процесу). Саме для таких процесів застосовуються алгоритми МГУА.

Необхідні досить точні кількісні прогнози для судження про майбутнє системи і прийняття рішень. Відсутність довгострокових кількісних прогнозів ще не означає принципової неможливості отримання таких прогнозів, а часто пов’язано з недостатнім обсягом зусиль, витрачених на розробку алгоритму прогнозування. В результаті кількісного прогнозу вказується інтервал (рівень) майбутніх значень змінних. Тому кількісні прогнози часто є інтервальними. При самоорганізації довгострокового кількісного інтервального прогнозу програвання ряду сценаріїв майбутнього залишається в силі, так як в прогнозуючих моделях в якості аргументів міститься ряд зовнішніх і керуючих впливів. Хід прогнозів залежить від того, яке управління виберемо в майбутньому, що при багатомірності завдання вимагає побудови ряду варіантів (сценаріїв) нормативного прогнозу.

 

Завчасність або час випередження прогнозу визначають його назву. Існує декілька визначень. Іноді короткостроковим називають прогноз на 1-2 роки (кроки) вперед. У іншихвипадках короткостроковими називають прогнози, у яких час випередження становить 10-20% від усього часу спостереження за об’єктом. Прогноз називається довгостроковим, якщо час випередження перевищує 10 років (кроків квантування) та дорівнює або перевищує час спостереження.

Для стаціонарних процесів час випередження порівнюють з часом кореляції. Час випередження не може перевищувати час кореляції . При цьому під часом кореляції стаціонарного стохастичного процесу з монотонно падаючою кореляційною функцією розуміється час, починаючи з якого ця функція відхиляється від нуля не більше ніж на 5 %. Це означає, що процеси типу білого шуму () не можна прогнозувати, в той час як детерміновані процеси (наприклад, точні синусоїдальні коливання ()) піддаються прогнозу на довільно тривалий інтервал.

Зважаючи на очевидний зв’язок між кореляційною функцією і функцією спектральної щільності випадкового процесу, можна задати граничну частоту адекватну часу кореляції. Очевидно, короткостроковий прогноз враховує тільки вищі гармоніки, а довгостроковий – тільки гармоніки низьких і ультранизьких частот. Тому прогнозуючі моделі оптимальної складності (які вибираються за МГУА) для довгострокового і короткострокового прогнозу різні. Моделі для ідентифікації характеристик об’єкта і короткострокового прогнозу збігаються і при малому рівні перешкод звичайно є фізичними моделями, тобто відповідають механізму дії об’єкта. Такі моделі зовсім не придатні для довгострокового прогнозу, для якого кращими виявляються нефізичні, апроксимуючі моделі.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 2094; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.