Рисунок 4.22 – Пример использования многовариантного структурного анализа на реализации кремния в чугуне
Рисунок 4.23 – Пример использования многовариантного
структурного анализа на реализации процента семидневного
межбанковского кредита
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результаты обработки данных при построении и последующем использовании алгоритмов прогнозирования или принятия решений существенно зависят от свойств исходной реализации сигналов.
Фактические реализации, характеризующие работу промышленных объектов, являются более сложными, чем предполагаемые в известных методах принятия решений. В связи с этим естественным представляется подход, использующий целенаправленное расчленение динамических сигналов на более простые параллельные или последовательные составляющие, которые по своим свойствам удовлетворительно соответствуют исходным предпосылкам теоретических схем. Для этого необходимо иметь информацию о фактическом строении реализаций контролируемых сигналов, которая может быть получена с помощью структурного анализа динамических рядов данных.
Подобный подход используется по отношению к реализациям данных, характеризующих работу финансовых, товарных и фьючерсных рынков, банков, и известен как технический анализ.
В основу структурного анализа положены статистические методы оценивания различных скользящих характеристик сигналов. Дано их подробное описание, классификация и особенности методов структурного анализа.
Большое внимание уделяется вопросам выбора настроечных параметров предлагаемых методов структурного анализа. Построение алгоритма выбора оптимальных настроек сводится к решению двух задач:
1). Задача построения условно-образцовой кривой с указанием на ней особых точек – моментов начала изменения тенденции.
2). Задача выбора настроек предлагаемых методов структурного анализа, которые обеспечивают оперативное выделение особых точек на исследуемой реализации в смысле минимизации среднемодульного отклонения координат особых точек, полученных на условно-образцовой кривой, и исследуемой реализации данных.
В монографии приведены многочисленные примеры использования различных методов структурного анализа, характеризующие как работу промышленных (технических) объектов, так и работу банков и рынков.
Рассмотрена целесообразность применения многовариантного подхода, что повышает надежность и оперативность определения моментов начала изменения свойств динамических сигналов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Емельянов С.В. Системы автоматического управления с переменной структурой / С.В. Емельянов. – М.: Наука, 1967. – 335 с.
2. Буровой И.А. Автоматическое управление химико-технологическими процессами с сосредоточенными параметрами / И.А. Буровой, В.Н. Горин. – М.: Металлургия, 1977. – 343 с.
3. Шубладзе А.М.Теория, разработка и внедрение беспоисковых адаптивных систем с переменной структурой: Автореферат докт. дис. / А.М. Шубладзе. – М.: Изд. ИПУ, 1978. – 40 с.
4. Бинарные динамические системы: Вып. 1-5 / С.В. Емельянов и др.; Под ред. С.В. Емельянова. – М.: МНИИПУ, 1983. – 257 с.
5. Казаков И.Е. Статистическая динамика систем с переменной структурой / И.Е. Казаков. – М.: Наука, 1977. – 415 с.
6. Адаптивная двухцелевая система: А.С. 3471470 / С.В. Емельянов, В.П. Авдеев, Л.А. Сульман и др. // Опубл. в Б.И., 1981. - № 47.
7. Прогнозирующий регулятор с переменной структурой: А.С. № 9880068. / В.П. Авдеев, Л.П. Мышляев, С.К. Коровин и др.
// Опубл. в Б.И., 1982.- № 45.
8. Комплекс научно-технических разработок по автоматизации управления металлургическим производством и внедрение его на Запсибметзаводе: Материалы премии Совмина СССР в области науки и техники за 1981 г. / Под ред. В.П. Авдеева. – Новокузнецк, 1981. – 379 с.
9. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах
/ Я.З. Цыпкин. – М.: Наука, 1968. – 399 с.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.