Введение
ГЛАВА 1. Проблемы автоматизации процедур прогнозирования процессов, представленных короткими временными рядами 15
1.1. Цели, этапы и методы анализа временных рядов 15
1.2. Анализ временных рядов 17
1.2.1. Детерминированная и случайная составляющие временного ряда ... 17
1.2.2. Порядок анализа временных рядов 18
1.2.3. Методы сведения к стационарности 20
1.2.4. Методы исследования структуры стационарного временного ряда... 23
1.2.5. Линейные модели временных рядов 25
1.3. Существующие системы анализа данных (статистические пакеты) 27
1.4. Существующие пакеты анализа временных рядов 31
1.5. Недостатки традиционных методов и существующих систем анализа временных рядов и способы их устранения 36
1.6. Классификация формальных описаний процессов, применимых для прогнозирования процессов с детерминированной составляющей 40
1.7. Основные результаты 42
ГЛАВА 2. Разработка исчисления формальных мнений для квалификации результатов прогнозирования процессов 43
2.1. Предварительные замечания 43
2.2. Основные понятия и утверждения 44
2.2.1. Матрицы с нормализованными столбцами 44
2.2.2. Правильная матрица парных сравнений 47
2.3. Метрика в пространстве мнений экспертов. Объединение и вычитание мнений 49
2.4. Унификация мнений. Показатель однородности мнения эксперта.. 52
2.5. Альтернативные способы унификации мнений 54
2.5.1. Унификация мнений с помощью предела степени нормализованной матрицы парных сравнений 54
2.5.2. Унификация мнений с помощью усреднения столбцов нормализованной матрицы парных сравнений... 56
2.5.3. Унификация мнений с помощью собственного вектора матрицы парных сравнений (метод Саати) 57
2.6. Методика сравнения альтернативных способов унификации мнений 59
2.7. Согласование мнений группы экспертов 61
2.8. Ранжирование мнений экспертов 62
2.9. Отбраковка мнений 64
2.10. Группирование мнений , 66
2.11. Основные результаты 68
ГЛАВА 3. Разработка способов автоматического выбора значений свободных параметров прогнозирующих описаний и обобщения результатов альтернативного прогноза. 70
3.1. Постановка задачи 70
3.2. Варианты метода тестовой последовательности для определения наилучшего порядка модели 73
3.2.1. Метод последней точки 73
3.2.2. Метод тестовой последовательности фиксированной длины 75
3.2.3. Метод тестовой последовательности «оптимальной» длины 77
3.3. Оценка точности воспроизведения тенденций 80
3.4. Критерии качества прогноза. Выяснение адекватности модели прогнозируемого процесса 83
3.4.1. Векторный критерий качества прогноза 83
3.4.2. Характеристики прогнозирующих моделей 86
3.5. Уточнение наилучшего порядка модели по методу группирования результатов прогноза 93
3.5.1. Способ автоматического уточнения свободного параметра модели посредством группирования последовательных результатов прогноза 93
3.5.2. Результаты прогнозирования на основе уточненного порядка модели97
3.6. Балансовый метод 101
3.7. Консолидация прогнозов, полученных альтернативными моделями 103
3.7.1. Методика получения консолидированного прогноза 103
3.7.2. Результат консолидации прогнозов, полученных альтернативными моделями 105
3.7.3. Анализ тенденций изменения прогнозируемых показателей 108
3.7.4. Оценка консолидированного прогноза по балансовой схеме 110
3.8. Основные результаты 111
ГЛАВА 4. Программная реализация процедур прогнозирования процессов, представленных короткими временными рядами 113
4.1. Предварительные замечания 113
4.2. Формулировка требований к разрабатываемой системе 114
4.3. Архитектура интеллектуальной автоматизированной системы поддержки прогнозирования (ИАСПП) 116
4.4. Подробное описание модулей системы и их функциональное назначение И 9
4.5. Проектные решения 123
4.5.1. Выбор средств разработки 123
4.5.2. Общая структура программы и принцип ее функционирования 126
4.5.3. Систематическая работа с программой Авгур. Интерфейс пользователя 131
4.5.4. Технические и программные требования для создания и функционирования системы 135
4.5.5. Результаты внедрения 136
4.6. Основные результаты 137
Заключение 138
Библиографический список
