Введение
1 Модели автоорегрессии 7
1.1 Общая модель 7
1.2 Комбинированные процессы автоорегрессии -скользящего среднего 16
2 Адаптивные модели прогнозирования 26
2.1 Временные ряды и стохастические процессы 26
2.2 Экспоненциальное сглаживание 28
2.3 Аппроксимация полиномиальных трендов с помощью многократного сглаживания 38
2.4 Адаптивные комбинированные модели 51
3. Разработка модели прогнозирования повышенной адаптируемости для принятия управленческих решений 58
3.1. Классификация адаптивных комбинированных моделей 59
3.2. Адаптивное управление механизмами самонастраиваемости моделей прогнозирования 74
3.3 Разработка обобщенного критерия оценивания адекватности моделей прогнозирования 79
3.4 Рассмотрение свойств различных адаптивных комбинированных моделей относительно введенных критериев 93
3.5. Применимость различных модификаций АКМ к прогнозированию различных процессов 111
4. Исследование реального процесса 116
4.1 Результаты и анализ прогнозирования процесса изменения параметров состояния судового механизма 116
4.2 Интерфейс и описание принципа работы программного модуля 142
Заключение 149
Литература 151
приложение 159
