ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ В УСЛОВИЯХ БОЛЬШОЙ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Abstract

Разработаны основные подходы, принципы и методы оптимизации прогноза случайных временных рядов (СВР) нестационарных объектов в условиях априорной недостаточности и большой параметрической неопределенности в системах управления производственно-технологическими комплексами. Разработана методика упрощенного вычисления статистических параметров. Предложены алгоритмы порогового контроля значений элементов СВР, контроля по приращениям, по значениям погрешности предсказания. Получены общее и частные решения задач для широкого спектра статистических и динамических моделей. Разработан программный комплекс идентификации, анализа и прогнозирования нестационарных объектов. Проведен алгоритмический синтез модулей идентификации СВР в среде параллельных вычислений на платформе NVIDIA CUDA. Реализован модифицированный циклическому многосеточный метод. Осуществлены расчеты в режиме с четырех ядерным процессором.