, где Сj – оценка сложности операции j-го уровня;
Nj – количество операций, относящихся к j-му уровню.
Сложность алгоритма скользящего среднего:
Q3 = 0,1·6 + 0,2·1 = 0,8.
Для алгоритма экспоненциального сглаживания I порядка:
Q3 = 0,1·1 + 0,1·1 + 0,2·1 = 0,4 .
Для алгоритма медианно-экспоненциального сглаживания:
Q3 = 0,1·16 + 0,1·1 + 0,2·1 = 1,9.
Вывод
Для рассматриваемого ряда данных предпочтительней применять алгоритм экспоненциального сглаживания первого порядка, так как он имеет наилучшую точность и наименьшую сложность, хотя по гладкости и уступает алгоритму скользящего среднего.
Подчеркнем, что алгоритм, основанный на экспоненциальном сглаживании первого порядка, является наилучшим только для данной выборки. Для других рядов данных могут быть получены совершенно иные результаты.
Список литературы
1. Бондарь Н.Ф., Авдеев В.П., Кулаков С.М. Многовариантное прогнозирование расчетных показателей./СибГИУ. – Новокузнецк, 1998. – 239 с.
2. Кулик В.Т. Алгоритмизация объектов управления: Справочник. – Киев.: изд. Наукова думка, 1968. – 361 с.
3. Терминологические сведения по вариантнике, информатике и автоматизации./СибГИУ –Новокузнецк, 1998.- 20 с.
4. Политехнический словарь./ Под ред. А.Ю. Ишлинского.- М: Сов. энциклопедия, 1989.- 656 с.
5. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике. – М.: Наука, 1989.- 544 с.
6. Першиков В.И., Савенков В.М. Толковый словарь по информатике.: 2-е изд., доп. – М.: Финансы и статистика, 1995. – 544 с.
7. Большой словарь иностранных слов. – М.: ЮНВЕРС, 2003. – 784 с.
8. Толковый словарь по вычислительной технике /пер. с англ. – М.: издательский отдел Русская редакция, 1995. – 496 с.
9. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. – Киев.: изд. Наукова думка, 1971. – 416 с.
10. Мышляев Л.П., Евтушенко В.Ф. Прогнозирование в системах управления: Монография/СибГИУ.-Новокузнецк, 2002.-348 с.
11. Волович М.И., Авдеев В.П., Парпаров Я.Г. Контроль и оценивание мартеновской плавки по косвенным параметрам – Кемерово.: Кемеровское книжное изд-во, 1989. – 124 с.
12. Даниелян Т.М., Авдеев В.П., Берлин А.А., Парпаров Я.Г. Первичная обработка информации с помощью ЭВМ. Сглаживание временных последовательностей данных: Методические указания. - Новокузнецк: Изд. СМИ,1981.- 26 с.
13. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И.. Прогнозирование количественных характеристик процессов. – М.: Советское радио, 1975.- 400 с.
14. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей (пер. с англ.) – М.: Финансы и статистика, 1986.-133 с.
15. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. – М.: Статистика, 1979. – 254 с.
16. Авдеев В.П., Кулаков С.М., Руденков Э.Г., Бондарь Н.Ф. Многовариантные фильтры экспоненциального сглаживания и экстраполяции.// Известия вуз. Черная металлургия, 1991, №4. С.86-91.
17. Авдеев В.П., Дьячко Е.Г., Мышляев Л.П., Тараборина Е.Н. Автоматизированные системы с многовариантной структурой.: Учеб. пособие для вузов. – Новокузнецк. 1991.- 88с.
18. Растригин Л.А., Пономарев Ю.П. Экстраполяционные методы проектирования и управления. – М.: Машиностроение, 1986.-250 с.
План 2004
Авторы
Кулаков Станислав Матвеевич
Бондарь Наталья Федоровна
Миронова Евгения Владимировна
ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Учебно- методическое пособие по дисциплине
«Методы и алгоритмы прогнозирования в системах управления»
Специальности:
«Автоматизация технологических процессов
и производств» (21.02.00),
«Информационные системы и технологии» (07.19.00)
Напечатано в полном соответствии с авторским оригиналом
Изд. лиц. № 01439 от 05.04.2000 г. Подписано в печать .01.04
Формат бумаги 60х84 1/16. Бумага писчая. Ризография.
Усл. печ. л. 2,66. Уч.- изд.л. 2,86. Тираж 50 экз. Заказ
ГОУ ВПО «Сибирский государственный
индустриальный университет»
654007, г.Новокузнецк, ул. Кирова, 42
Издательский центр ГОУ ВПО «СибГИУ»
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.