ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
ИССЛЕДОВАНИЯ.
1.1. Основные определения.
1.2. Классификация процессов
1.3. Основные методы прогнозирования.
1.3.1. Регрессионный анализИ
1.3.2. Нейронные сети.
1.3.3. Спектральные методы
1.3.4. Корреляционные методы
1.3.5. Функциональные ряды
1.3.6. Методы на основе моделей процессов.
1.3.7. Дифференциалы стохастических процессов.
1.3.8. Физические модели
1.3.9. Стохастические рекурсивные последовательности
1.4. Сущность предлагаемого метода.
1.5. Цель и задачи исследования
1.6. Выводы по главе 1.
ГЛАВА 2. ПОЛУЧЕНИЕ ЭКСТРАПОЛИРУЮЩИХ РЯДОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ ПРОЦЕССОВ
2.1. Выбор экстраполирующего ряда
2.2. Основные соотношения
2.3. Нелинейные и параметрические процессы.
2.4. Точность результатов прогнозирования
2.5. Влияние усреднения исходных точек на точность прогнозирования.
2.6. Выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. ПОЛУЧЕНИЕ ЭКСТРАПОЛИРУЮЩИХ РЯДОВ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
3.1. Временные погрешности задания исходных точек
3.2. Амплитудные погрешности задания исходных точек
3.3. Методика прогнозирования процессов с шумами
3.4. Особенности прогнозирования стационарных процессов.
3.5. Особенности прогнозирования революционных процессов
3.6. Дополнительные приложения метода.
3.7. Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА.
4.1. Классификация процессов на основе корней характеристического уравнения
4.2. Методика прогнозирования сложных процессов.
4.3. Прогнозирование активности солнца
4.4. Прогнозирование среднегодовой и среднемесячной температуры.
4.5. Прогнозирование годовых и месячных осадков.
4.6. Прогнозирование годового стока рек
4.7. Прогнозирование траекторий летающих объектов
4.8. Прогнозирование разряда гальванического элемента
4.9. Прогнозирование термоэ.д.с.
4 Прогнозирование коэффициента линейного расширения
4 Причины ухудшения точности прогнозирования.
4 Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА
- Київ+380960830922