В статье представлена классификация методов прогнозирования поведения систем. Проведен анализ применения различных методов прогнозирования. Показано, что экстраполяционные методы прогнозирования основываются на том, что в будущем сохраняются закономерности прошлого и настоящего. В этом случае применяются различные методы анализа временных рядов. В условиях невозможности использования временных рядов для прогнозирования и большой неопределенности объекта исследования применяются методы экспертных оценок. Показаны основные этапы реализации процесса прогнозирования. Указывается, что при анализе поведения системы строятся модели, отражающие динамику поведения каждого ее элемента и связей между ними, по которым осуществляется прогноз перехода системы в определенное состояние.
Classification of methods for prognostication too behavior of the systems is presented in the article. The analysis applications of different methods of prognostication is conducted. It is shown that extrapolation methods of prognostication are base on that conformities to law of the past and present are saved in the future. The different methods of analysis of temporal rows are used in this case. In the conditions of impossibility of the use of temporal rows for prognostication and large vagueness of research object the methods of expert estimations are used. Basic implementation of process of prognostication phases are shown. Specified, that at the analysis of behavior of the system, models are built, reflecting the dynamics of behavior of every her element and connections between them, on that the prognosis of transition of the system comes true in the certain state.
1. Горелов В.Л., Мельникова Е.Н. Основы прогнозирования систем. – М. : Высш. шк., 1986. - 287 с.
2. Доверительные интервалы прогноза [Электронный ресурс] // Структурно-логические схемы : сайт. — URL: http://схемо.рф/shemy/yekonomika/yekonometrika-v-shemah-i-tablicah-pod-red-prof-orehova-s-a-2008-g/8047.html (дата обращения: 29.06.2013).
3. Жуков Н.Н. Метод многомерной статистической фильтрации разновидной геологической информации для решения задач картирования и прогноза. – Киев, 1997. – 48 с.
4. Зайцев М.Г., Варюхин С.В. Методы оптимизации управления и принятия решений. Примеры, задачи, кейсы. – М. : Изд-во Академия народного хозяйства, 2011. - 640 с.
5. Костенко И.П. Введение в вероятностное прогнозирование. – М. : Институт компьютерных исследований, 2004. – 316 с.
6. Методы прогнозирования [Электронный ресурс] // Экономико-правовая библиотека : сайт. — URL: http://vuzlib.org/beta3/html/1/5688/5754/ (дата обращения: 29.06.2013).
7. Рангайн Р.М. Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход / пер. с англ. [под ред. А.П. Немирко]. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2010. - 440 с.
8. Романко В.К. Разностные уравнения. Учебное пособие. - М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012.
9. Содовникова Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование, 2001. – 67 с.
10. Соловьев И.В., Майоров А.А. Проектирование информационных систем. Фундаментальный курс / под ред. В.П. Савиных. - М. : Академический проект, 2009. – 398 с.
11. Строгалев В.П., Толкачева И.О. Имитационное моделирование : учеб. пособие. - М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. – 280 с.
12. Туйман А.Е. Анализ показателей погрешности для оценки качества прогнозирования // Докл. всерос. конф. (Омск, 11-12 сент. 2000 г.). - Омск. - 32 с.
13. Шепитько Г.Е. Социальное прогнозирование и моделирование. - М. : РИО Академии ЭБ МВД России, 2005. – 150 с.