МНОГОМЕТОДНЫЙ ПОДХОД К МОДЕЛИРОВАНИЮ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА МОНИТОРИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

В статье обоснована необходимость построения разных классов математических моделей сложных систем и актуальности многометодного подхода к обработке и моделированию мониторинговой информации, обусловленного разнообразием задач оптимизации управления на примере некоммерческой образовательной организации (НОО) в сочетании с рейтинговым управлением. Исходными являются предварительно редуцированные множества входных показателей, влияющих на выходные показатели функционирования объекта управления. В основу положено прогнозирование временных рядов на основе аддитивных и элементарных функций. Зависимость выходных показателей от входных определяются регрессионной моделью с включением в число переменных времени. Для повышения точности прогнозирования с целью принятия управленческих решений при определенном горизонте планирования осуществлен переход от регрессионной модели к нейросетевой. Предложена процедура трансформации в статистические выборки исходных временных рядов их прогностических оценок с последующим рандомизированным формированием обучающей выборки. Показано, что многометодный подход к моделированию обеспечивает решение комплекса задач управления ресурсоэффективностью сложных систем.

1. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкис. – Вып.1. – М:Мир, 1974.

2. Гаскаров Д.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры / Д.В. Гаскаров, Т.А. Голинкевич, А.В. Мозгалевский. – М.:Советское радио, 1974. – 224 с.

3. Фролов В.Н. Принципы идентификации и управления объектами с неоднородными характеристиками / В.Н. Фролов, Я.Е. Львович. – Воронеж: ИПЦ «Научная книга». – 159 с.

4. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая линия. – Телеком, 2013. – 384 с

5. Основы проектирования искусственных нейронных сетей: учеб. Пособие / Науч.ред. Я.Е. Львович. – Воронеж: ВГТУ, 2001. – 105 с.

6. Соболь И.М. Численные методы Монте Карло / И.М. Соболь. – М.: Наука, 1973. – 312 с.

7. Стукач О.В. Программный комплекс Statistica в решении задач управления качеством / О.В. Стукач.– Томск. Из-во Томского политехнического университета, 2011. – 163 с.