Введение
1. Прогнозирование нестационарных динамических показателей на основе математических моделей 13
1.1. Динамические показатели, их классификация и особенности прогнозирования 13
1.2. Обзор математических моделей прогнозирования нестационарных динамических показателей 19
1.3. Обзор программного обеспечения для прогнозирования нестационарных динамических показателей .34
1.4. Обзор генераторов псевдослучайных чисел 39
1.5. Выводы по главе 1 44
2. Алгоритмическое и программное обеспечение интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей 46
2.1. Постановка задачи комплексного исследования интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей 46
2.2. Алгоритмическое обеспечение интервального прогнозирования на основе кластерной модели
2.2.1. Алгоритмическое обеспечение подобия кластеров .57
2.2.2. Алгоритм интервального прогнозирования на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели .61
2.3. Алгоритмическое обеспечение интервального прогнозирования на основе вероятностной нейронной модели 65
2.3.1. Архитектура и алгоритм обучения вероятностной нейронной модели 66
2.3.2. Алгоритм классификации векторов посредством вероятностной нейронной модели 68 2.3.3. Алгоритм интервального прогнозирования на основе вероятностной нейронной модели 72
2.4. Алгоритмическое обеспечение псевдослучайного увеличения объёма выборки нестационарного динамического показателя на основе компьютерного моделирования 76
2.4.1. Выбор генератора псевдослучайных чисел 77
2.4.2. Вычислительный алгоритм псевдослучайного увеличения объёма выборки нестационарного динамического показателя на основе компьютерного моделирования 2.5. Программное обеспечение интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей 85
2.6. Выводы по главе 2 97
3. Апробация алгоритмического и программного обеспечения интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей
3.1. Технология комплексного исследования интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей 98
3.2. Исследование влияния значений параметров алгоритма на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели на точность интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей ...103
3.3. Исследование влияния значений параметров алгоритма на основе вероятностной нейронной сети на точность интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей 115
3.4. Сравнение точности интервального прогнозирования нестационарных динамических показателей на основе разработанных алгоритмов 127
3.5. Выводы по главе 3 136
Заключение 138
Список сокращений и условных обозначений 140
Список литературы 1
