Методи комплексування інтервальних прогнозних оцінок у задачах короткострокового прогнозування

We solved the problem of improvement of methodological base for a decision support system in the process of short-term prediction of indicators of organizational-technical systems by developing new, and adapting existing, methods of complexification that are capable of taking into consideration the interval uncertainty of expert forecast estimates. The relevance of this problem stems from the need to take into consideration the uncertainty of primary information, predetermined by the manifestation of NON-factors. Analysis of the prerequisites and characteristics of formalization of uncertainty of primary data in the interval form was performed, the merits of interval analysis for solving the problems of complexification of interval forecast estimates were identified. Brief information about the basic mathematical apparatus was given: interval arithmetic and interval analysis. The methods of complexification of forecast estimates were improved through the synthesis of interval extensions, obtained in accordance with the paradigm of an interval analysis. We found in the course of the study that the introduction of the analytical preference function made it possible to synthesize the model of complexification in a general way, by aggregating the classes of hybrid and selective models in a single form for the generation of consolidated predictions based on interval forecast estimates. This allows obtaining complexification predictions based on the interval forecast estimates, thereby ensuring accuracy of the consolidated short-term prediction.Critical analysis of the proposed methods was performed and recommendations on their practical application were developed. Recommendations for parametric setting of the analytic function of preferences were stated. Using the example, the adaptive properties of the interval model of complexification were shown.Решена задача усовершенствования методической базы системы поддержки принятия решений в процессе краткосрочного прогнозирования показателей организационно-технических систем путем разработки новых и адаптации существующих методов комплексирования, способных учесть интервальную неопределенность экспертных прогнозных оценок. Актуальность данной задачи обусловлена необходимостью учета неопределенности первичной информации, вызванной проявлением НЕ-факторов. Проведен анализ предпосылок и особенностей формализации неопределенности первичных данных в интервальной форме, выявлены преимущества интервального анализа для решения задачи комплексирования интервальных прогнозных оценок. Изложены краткие сведения о базовом математическом аппарате: интервальной арифметике и интервальном анализе. Усовершенствованы методы комплексирования прогнозных оценок путем синтеза интервальных расширений, полученных в соответствии с парадигмой интервального анализа. В результате исследований установлено, что введение аналитической функции предпочтений позволило синтезировать модель комплексирования в достаточно общем виде, путем объединения в единой форме классов гибридных и селективных моделей для генерации консолидированных прогнозов на основе интервальных прогнозных оценок. Это позволяет получать комплексированные прогнозы на основе интервальных прогнозных оценок, тем самым обеспечивать точность консолидированного краткосрочного прогноза. Проведен критический анализ предложенных методов и разработаны рекомендации по их практическому применению. Сформулированы рекомендации по параметрической настройке аналитической функции предпочтений. На примере показаны адаптивные свойства интервальной модели комплексированияВирішено завдання удосконалення методичної бази системи підтримки прийняття рішень у процесі короткострокового прогнозування показників організаційно-технічних систем шляхом розробки нових і адаптації існуючих методів комплексування, здатних врахувати інтервальну невизначеність прогнозних оцінок. Актуальність даного завдання обумовлена необхідністю врахування невизначеності первинної інформації, викликаної проявом нІ-чинників. Проведений аналіз передумов і особливостей формалізації невизначеності первинних даних в інтервальній формі, виявлені переваги інтервального аналізу для вирішення задачі комплексування інтервальних прогнозних оцінок. Викладено короткі відомості про базовий математичний апарат: інтервальну арифметику та інтервальний аналіз. Вдосконалено методи комплексування прогнозних оцінок шляхом синтезу інтервальних розширень, отриманих відповідно до парадигми інтервального аналізу. В результаті досліджень встановлено, що введення аналітичної функції переваг дозволило синтезувати модель комплексування в досить загальному вигляді, шляхом об'єднання в єдиній формі класів гібридних і селективних моделей для генерації консолідованих прогнозів на основі інтервальних прогнозних оцінок. Це дозволяє отримувати комплексовані прогнози на основі інтервальних прогнозних оцінок, тим самим забезпечувати точність консолідованого короткострокового прогнозу. Проведено критичний аналіз запропонованих методів і розроблено рекомендації щодо їх практичного використання. Сформульовано рекомендації щодо параметричного налаштування аналітичної функції переваг. На прикладі показано адаптивні властивості інтервальної моделі комплексуванн

Методи комплексування інтервальних прогнозних оцінок у задачах короткострокового прогнозування

We solved the problem of improvement of methodological base for a decision support system in the process of short-term prediction of indicators of organizational-technical systems by developing new, and adapting existing, methods of complexification that are capable of taking into consideration the interval uncertainty of expert forecast estimates. The relevance of this problem stems from the need to take into consideration the uncertainty of primary information, predetermined by the manifestation of NON-factors. Analysis of the prerequisites and characteristics of formalization of uncertainty of primary data in the interval form was performed, the merits of interval analysis for solving the problems of complexification of interval forecast estimates were identified. Brief information about the basic mathematical apparatus was given: interval arithmetic and interval analysis. The methods of complexification of forecast estimates were improved through the synthesis of interval extensions, obtained in accordance with the paradigm of an interval analysis. We found in the course of the study that the introduction of the analytical preference function made it possible to synthesize the model of complexification in a general way, by aggregating the classes of hybrid and selective models in a single form for the generation of consolidated predictions based on interval forecast estimates. This allows obtaining complexification predictions based on the interval forecast estimates, thereby ensuring accuracy of the consolidated short-term prediction.Critical analysis of the proposed methods was performed and recommendations on their practical application were developed. Recommendations for parametric setting of the analytic function of preferences were stated. Using the example, the adaptive properties of the interval model of complexification were shown.Решена задача усовершенствования методической базы системы поддержки принятия решений в процессе краткосрочного прогнозирования показателей организационно-технических систем путем разработки новых и адаптации существующих методов комплексирования, способных учесть интервальную неопределенность экспертных прогнозных оценок. Актуальность данной задачи обусловлена необходимостью учета неопределенности первичной информации, вызванной проявлением НЕ-факторов. Проведен анализ предпосылок и особенностей формализации неопределенности первичных данных в интервальной форме, выявлены преимущества интервального анализа для решения задачи комплексирования интервальных прогнозных оценок. Изложены краткие сведения о базовом математическом аппарате: интервальной арифметике и интервальном анализе. Усовершенствованы методы комплексирования прогнозных оценок путем синтеза интервальных расширений, полученных в соответствии с парадигмой интервального анализа. В результате исследований установлено, что введение аналитической функции предпочтений позволило синтезировать модель комплексирования в достаточно общем виде, путем объединения в единой форме классов гибридных и селективных моделей для генерации консолидированных прогнозов на основе интервальных прогнозных оценок. Это позволяет получать комплексированные прогнозы на основе интервальных прогнозных оценок, тем самым обеспечивать точность консолидированного краткосрочного прогноза. Проведен критический анализ предложенных методов и разработаны рекомендации по их практическому применению. Сформулированы рекомендации по параметрической настройке аналитической функции предпочтений. На примере показаны адаптивные свойства интервальной модели комплексированияВирішено завдання удосконалення методичної бази системи підтримки прийняття рішень у процесі короткострокового прогнозування показників організаційно-технічних систем шляхом розробки нових і адаптації існуючих методів комплексування, здатних врахувати інтервальну невизначеність прогнозних оцінок. Актуальність даного завдання обумовлена необхідністю врахування невизначеності первинної інформації, викликаної проявом нІ-чинників. Проведений аналіз передумов і особливостей формалізації невизначеності первинних даних в інтервальній формі, виявлені переваги інтервального аналізу для вирішення задачі комплексування інтервальних прогнозних оцінок. Викладено короткі відомості про базовий математичний апарат: інтервальну арифметику та інтервальний аналіз. Вдосконалено методи комплексування прогнозних оцінок шляхом синтезу інтервальних розширень, отриманих відповідно до парадигми інтервального аналізу. В результаті досліджень встановлено, що введення аналітичної функції переваг дозволило синтезувати модель комплексування в досить загальному вигляді, шляхом об'єднання в єдиній формі класів гібридних і селективних моделей для генерації консолідованих прогнозів на основі інтервальних прогнозних оцінок. Це дозволяє отримувати комплексовані прогнози на основі інтервальних прогнозних оцінок, тим самим забезпечувати точність консолідованого короткострокового прогнозу. Проведено критичний аналіз запропонованих методів і розроблено рекомендації щодо їх практичного використання. Сформульовано рекомендації щодо параметричного налаштування аналітичної функції переваг. На прикладі показано адаптивні властивості інтервальної моделі комплексуванн