Введение
Глава 1. Методы исследования свойств сложных систем и прогнозирование их динамики 12
1.1. Необходимость и особенности применения системного подхода к решению задач прогнозирования нестационарных процессов 12
1.2. Анализ существующих методов прогнозирования 21
1.3. Исследование свойств процессов, протекающих в макроэкономических системах, и факторов оказывающих на них влияние 25
1.4. Сравнительный анализ методов спектрального и сингулярного разложения в задачах прогнозирования состояния сложных динамических систем 33
1.5. Выводы 40
Глава 2. Анализ нестационарных процессов с использованием алгоритмов их сингулярного разложения 42
2.1. Анализ динамического состояния системы с помощью метода сингулярного разложения 42
2.2. Особенности применения метода сингулярного разложения при анализе нестационарных процессов 51
2.3. Анализ структуры нестационарных процессов с использованием графических критериев качества 59
2.4. Выводы 72
Глава 3. Прогнозирование нестационарных процессов на базе методов сингулярного разложения и искусственных нейронных сетей 74
3.1. Использование аппарата искусственных нейронных сетей при решении задач прогнозирования нестационарных процессов 74
3.2. Разработка рекомендаций по повышению качества и оптимизации алгоритмов обучения нейронных сетей на основе обратного распространения ошибки при создании экспертной системы прогнозирования 80
3.3. Повышение достоверности методики прогнозирования на основе найденных критериев качества сингулярного разложения и оптимизации размерности входного вектора нейросетевой модели 93
3.4. Выводы 103
Глава. 4. Экспертная система для анализа и прогнозирования нестационарных процессов на базе программного комплекса NEUROCAD 105
4.1. Функциональное назначение и структура программного комплекса NeuroCAD 105
4.2. Блок рабочей области 107
4.3. Блок сингулярного анализа 109
4.4. Блок настройки ИНС 110
4.5. Особенности функционирования и результаты практического применения экспертной системы 112
4.6. Выводы 116
Основные результаты работы 117
Список литературы 119
Приложение 132
