Учебная работа № 6196. «Диплом Система прогнозирования на основе многокритериального анализа временных рядов (диссертация)

Учебная работа № 6196. «Диплом Система прогнозирования на основе многокритериального анализа временных рядов (диссертация)

Количество страниц учебной работы: 135
Содержание:
СОДЕРЖАНИЕ
Введение………………………………………………………………………………………………………………………….. 4
1. Модели и методы прогнозирования на основе временных рядов …………………………………….. 8
1.1. Временные ряды ……………………………………………………………………………………………………… 8
1.1.1. Определение временного ряда …………………………………………………………………………… 8
1.1.2. Генезис наблюдений, образующих временной ряд …………………………………………….. 9
1.1.3. Основные задачи анализа временных рядов …………………………………………………….. 10
1.1.4. Стационарные временные ряды и их основные характеристики ……………………….. 10
1.2. Обзор, математических моделей, применяемых при анализе временных рядов……….. 11
1.2.1. Регрессионные модели…………………………………………………………………………………….. 11
1.2.2. Модель авторегрессии (АР)……………………………………………………………………………… 27
1.2.3. Модель скользящего среднего (СС) …………………………………………………………………. 29
1.2.4. Смешанные модели авторегрессии – скользящего среднего (АРСС)…………………. 30
1.2.5. Описание периодических процессов рядами Фурье………………………………………….. 31
1.3. Модели и методы принятия решений……………………………………………………………………… 41
1.3.1. Постановки многокритериальных задач принятия решений ……………………………… 42
1.3.2. Характеристики приоритета критериев. Нормализация критериев ……………………. 46
1.3.3. Принципы оптимальности в задачах принятия решений…………………………………… 48
1.3.4. Метод аналитической иерархии……………………………………………………………………….. 55
1.3.5. Методы порогов несравнимости ЭЛЕКТРА……………………………………………………… 56
1.3.6. Диалоговые методы. Метод ограничений…………………………………………………………. 57
1.4. Выводы к главе 1 …………………………………………………………………………………………………… 59
2. Модели и методы многокритериального прогнозирования……………………………………………… 60
2.1. Постановка задачи прогнозирования ……………………………………………………………………… 60
2.2. Критерии оценки качества прогнозирования ………………………………………………………….. 63
2.3. Решение задачи прогнозирования как задачи оптимизации…………………………………….. 64
2.4. Алгоритм построения множества конкурирующих прогнозов ………………………………… 66
2.5. Прогнозирование в диалоговом режиме с ЛПР ………………………………………………………. 70
3
2.5.1. Особенности диалоговых методов принятия решений ……………………………………… 70
2.5.2. Диалоговый алгоритм решения задачи прогнозирования………………………………….. 73
2.6. Аддитивные модели прогнозирования……………………………………………………………………. 79
2.6.1. Определение наличия неслучайной составляющей во временном ряду …………….. 79
2.6.2. Анализ тренда …………………………………………………………………………………………………. 81
2.6.3. Анализ сезонной компоненты………………………………………………………………………….. 83
2.6.4. Анализ случайной компоненты ……………………………………………………………………….. 83
2.7. Выводы к главе 2 …………………………………………………………………………………………………… 84
3. Программная реализация системы прогнозирования…………………………………………………….. 85
3.1. Структура информационной системы «Эпиднадзор» ……………………………………………… 85
3.2. Объектная модель системы прогнозирования…………………………………………………………. 86
3.2.1. Диаграммы классов …………………………………………………………………………………………. 86
3.2.2. Описание классов подсистемы прогнозирования ……………………………………………… 89
3.3. Пользовательский интерфейс системы прогнозирования………………………………………… 98
3.3.1. Назначение основных элементов интерфейса пользователя ……………………………… 98
3.3.2. Настройка параметров прогнозирования………………………………………………………….. 99
3.3.3. Настройка параметров отображения результатов прогнозирования ………………… 101
3.3.4. Выбор рационального прогноза в диалоговом режиме……………………………………. 103
3.4. Выводы к главе 3 …………………………………………………………………………………………………. 104
4. Примеры построения прогнозов с помощью системы прогнозирования………………………. 105
4.1. Использование диалогового алгоритма решения задачи прогнозирования при
построении прогноза………………………………………………………………………………………………….. 106
4.2. Влияние выбора формальной постановки задачи прогнозирования на
результаты прогнозирования ……………………………………………………………………………………… 115
4.3. Выводы к главе 4 …………………………………………………………………………………………………. 126
Основные результаты работы ………………………………………………………………………………………… 127
Список использованной литературы………………………………………………………………………………. 128
Приложение 1. Акты о внедрении ………………………………………………………………………………….. 135

Стоимость данной учебной работы: 885 руб.Учебная работа № 6196.  "Диплом Система прогнозирования на основе многокритериального анализа временных рядов (диссертация)

Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

Укажите № работы и вариант


Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


Введите символы с изображения:

captcha

Выдержка из похожей работы

Тема 4: Меры вариации, Вычисление среднего линейного отклонения, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации

Цель работы: Усвоить
приемы расчета мер вариации для
вариационных рядов по не сгруппированным
и сгруппированным данным с использованием
возможностей приложения MS Excel, провести
анализ по результатам выполненной
работы,

Краткая
теорияКак уже упоминалось,
ранее для описания вариации и колеблемости
признака вокруг средней величины в
статистике применяются следующие
величины: размах (колеблемость) признака,
среднее линейное отклонение, При
достаточно большом размахе величина
линейного отклонения достигает или
превышает среднее значение признака,
При различии максимального и минимального
значения признака на порядок или более,
эта характеристика не описывает характер
вариации и для такого описания применяют
средний квадрат отклонений от средней
величины или дисперсию и среднее
квадратическое отклонение, которое
является корнем второй степени из
дисперсии,Среднее линейное
отклонение для арифметической простой

,Среднее линейное
отклонение для арифметической взвешенной

,Среднее квадратическое
отклонение для не сгруппированных
данных
средний квадрат отклонений от средней
или дисперсия, которая описывает
структуру совокупности;среднее квадратическое отклонение от
средней величины признака,Среднее квадратическое
отклонение для сгруппированных данных
средний квадрат отклонений от средней
или дисперсия;среднее квадратическое отклонение от
средней,Такие
характеристики вариации признака, как
средняя величина и среднее квадратическое
отклонение для интервальных рядов с
равными интервалами могут быть рассчитаны
по способу моментов:Среднее
значение изучаемого признака по способу
моментов
,Средний квадрат
отклонений по способу моментов
,где А – условный нуль,
равный варианте с максимальной частотой,
h – шаг интервала,,Коэффициент вариации,Величина
коэффициента вариации говорит об
однородности изучаемой совокупности,
так, если вариация меньше либо равняется
33%, то совокупность считается однородной,Пример решения и оформления типовой задачи 4 Задача 4

Данные по стоимости
основных производственных фондах и
стоимости товарной продукции для заводов
отрасли:Таблица 12

№ завода
Стоимость
ОПФ, тыс,руб,
Стоимость
товарной продукции, тыс,руб,

1
516,4
5044

2
511,5
4995

3
526,1
5141

4
535,8
5238

5
514,3
5023

6
516,5
5045

7
580,2
5682

8
952
9400

9
513,2
5012

10
726,4
7144

11
867,9
8559

12
812,3
8003

13
261,8
2498

14
519,7
5077

15
333,5
3215

16
277,8
2658

17
296
2840

18
919,3
9073

19
453,6
4416

20
514,8
5028

21
215,7
2037

22
597,2
5852

23
717
7050

24
578,7
5667

25
118
1060

26
716,2
7042

27
586,5
5745

28
603,1
5911

29
173,9
1619

30
258,5
2465

1,
Рассчитать средние значения по стоимости
ОПФ и товарной продукции, используя
индивидуальные значения признаков,
рассчитать среднее линейное отклонение
и среднее квадратическое отклонение
по несгруппированным данным,2

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.