Введение
1. Современные методы идентификации нелинейных динамических объектов 10
1.1. Краткая характеристика существующих методов идентификации нелинейных динамических объектов 15
1.2. Предпосылки идентификации динамических объектов на основе метода ближайших узлов 37
1.3. Постановка цели и задач исследования 43
1.4. Выводы 45
2. Алгоритмы непараметрической идентификации нелинейных динамических объектов на основе метода ближайших узлов 46
2.1. Алгоритм построения разностной непараметрической модели нелинейного динамического объекта методом ближайших узлов 46
2.2. Алгоритм построения обобщенной непараметрической модели нелинейного динамического объекта с использованием локальной аппроксимации характеристики нелинейного звена 56
2.3. Алгоритм построения нечётко-логической непараметрической модели динамического объекта при малых выборках наблюдений 69
2.4. Точность алгоритмов непараметрических моделей существенно нелинейных динамических объектов, использующих метод ближайших узлов 76
2.5. Выводы 88
3. Комплекс программ динамической идентификации методом ближайших узлов 90
3.1. Структура комплекса программ PROGN 1.0. автоматизированной идентификации нелинейных динамических объектов при помощи метода ближайших узлов 90
3.2. Характеристика универсальных программные средства, входящих в комплекс программ PROGN 1.0 105
3.3. Характеристика специализированных программных средств, входящих в комплекс программ PROGN 1.0., и инструкция пользователя 111
3.4. Выводы 113
4. Применение разработанных алгоритмов и комплекса программ для иследования сложных динамических систем 115
4.1. Применение комплекса программ PROGN 1.0., в системе поддержки принятия управленческих решений администрации г. Смоленска 115
4.2. Применение комплекса программ PROGN 1.0. для прогнозирования величины выбросов в атмосферу загрязняющих веществ теплоэнергетическими станциями 129
4.3. Применение комплекса программ PROGN 1.0. для прогнозирования финансово-экономических показателей 133
4.4. Выводы 137
Заключение 139
Литература 141
