Классификация методов прогнозирования, их характеристика. Интуитивные методы прогнозирования, их особенности, преимущества и недостатки. Формальные методы прогнозирования, особенности их применения, страница 2

Ø Эффект доминирования мнений наиболее авторитетных экспертов

Ø Приспособление к чужому мнению

Различают 2-а способа выполнения эвристического прогнозирования:

1.  Индивидуальный (эксперты дают мнение независимо друг от друга)

2.  Коллективный (выявляется обобщенное мнение экспертов)

Весь процесс прогнозирования разбивается на 3 этапа:

Ø Формирования коллектива эксперта

Ø Формирование программы опроса и проведение 1-го тура опроса

Ø Согласование мнений экспертов и обработка результатов.

Коллектив – группа экспертов, возглавляемая общим руководителем.

Метод мозговой атаки:

По этому методу организуется заседание экспертов. Перед ними ставится определенная задача и путем отброса решений находится несколько хороших способ решения задачи.

Метод прог-я «Дельфи»:

Это последовательность итераций, циклов мозговой атаки с попытки избежать влияния психологических факторов, способных снизить эффективность заседания по принципу мозговой атаки.

Цель метода Дельфи – разработка тщательно спроектированной программы опроса экспертов в 2-4 тура, между которыми осуществляется обратная связь в виде мнений отдельных экспертов и информации, получаемой путем статистической обработки оценок экспертов.

3 Формальные методы прогнозирования, особенности их применения.

Формальные (формализованные) – основанные на описании закономерностей транспортных потоков и применение в их описании математических формул. Исследуется параметры: зависимые и объясняющие переменные. Делятся на:

– экономико-статистический (метод линейных программ, целочисленное программирование, межотраслевого баланса, корреляционно-регресионный метод);

– экстрополяционный (метод подбора, метод экспонентных сглаживаний, адаптивного сглаживания, скользящего среднего);

– моделирование (матричные модели, сетевые модели, модели оптимального планирования, модели принятия решений, экономико-статистические модели);

– распознавание образов (нейросети);

– адаптивный;

– экспертные системы без знаний.

Преимущества:

Ø Хорошие результаты для краткосрочных прогнозов

Ø Большое количество прогнозируемых продуктов

Ø Легко передается опыт прогнозирования

Ø Прогноз легко воспроизводится

Ø Легко выполнять анализ влияния основных факторов на модель

Ø Более низкая стоимость по сравнению с интуитивными методами

Ø Наличие готовых прикладных программ

Ø Возможность использования internet для сбора данных

Недостатки:

Ø Требуется сбор статистических данных за прошедший период

Ø Сложность отбора факторов прогнозной модели

Ø Сложность составления прогнозного уравнения

Ø Трудность прогнозирования скачка

Ø Трудность оценки веса исходной информации.

Регрессии различают 2-ух видов:

Ø Парная (однофакторная)

Ø Множественная (многофакторная)

Регрессии – совокупность приемов для установления связей между независимой переменной (величиной транспортного потока) и другими факторами.

Методы регрессии:

Ø Линейная зависимость

Ø Параболическая, кубическая.

Ø Экспоненциальная

Ø Логистические модели

Авторегрессия – метод исп. регрессионного анализа для связывания результатов наблюдения с прошлыми результатами наблюдения. Позволяет оценить степень связанности значений ТП в различные периоды времени и выявить скрытые процессы в ТП-х , выбрать модель прогнозирования.

Адаптация-это настройка, самоорганизация, способность помнить прошлый опыт и использовать его для решения подобных задач. Точность прогнозирования зависит от степени соответствия принятой модели реальному процессу. Точность прогнозирования повышается за счет использования принципов самоорганизации, в частности принципа внешних дополнений. Этот принцип заключается во введении дополнительных критериев для решения задачи прогнозирования.

Метод направленного отбора:

На первом этапе рассчитывается матрица критериев. На 2-м этапе выбирается наиболее перспективные решения. На 3-м этапе пропускаются комбинации, явля-ся наилучшими по заданному критерию. 4-й, 5-й и др. проводятся аналогично 3-му. Расчет продолжается до тех пор, пока критерий качества не достигнут мин-ма.