ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. Актуальность проблемы.
2. Цель работы.
3. Методы исследований
4. Научная новизна
5. Практическая ценность
6. Апробация результатов работы.
7. Структура и объем работы.
ГЛАВА I. ОЬЗОР ТЕОРИИ ЭКСПЕРТНОСТАТИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЙ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
1.1. Краткое введение в теорию экспертностатистических систем
1.2. Схема взаимодействия эксперта с экспертностатистической системой
1.3. Экспертностатистические методы прогнозирования временных рядов и их специфика
1.4. Прогнозирование временных рядов по малым выборкам
1.5. Экспертностатистическое прогнозирование по методу аналогов
1.6. Выводы по главе
ГЛАВА 2. ЭКСПЕРТНОСТАТИСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
ЭКСПАМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПО МЕТОДУ АНАЛОГОВ.
2.1. Группы пользователей системы
2.2. Основные разделы системы
2.3. Раздел предварительного прогнозирования.
2.3.1. Основной инструментарий раздела
2.3.2. Анализ сформированного прогноза и поиск аналогов в
базе данных системы
2.4. Раздел прогнозирования на основе имеющихся статистических данных
2.4.1. Некоторые типовые реакции экспертов на поступающие статистические данные
2.4.2. Общее описание раздела.
2.4.3. Построение моделей авторегрессии.
2.4.4. Автоматический поиск объектованалогов.
2.5. Раздел главного эксперта
2.6. Раздел аналитики по экспертам.
2.6.1. Аналитика по прогнозам, сформированным рядовыми экспертами.
2.6.2. Сравнительный анализ сформированных экспертами прогнозов
2.6.3. Общая аналитика по всем экспертам
2.7. Выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. СИСТЕМА ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКСПРИМ ДЛЯ АНАЛИЗА ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ЭКСПЕРТНОСТАТИСТИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКСПАМ
3.1. Краткий очерк подходов к решению проблемы анализа достоверности рекомендаций ЭСС
3.2. Имитационное моделирование, как средство проверки достоверности выводов, формируемых с помощью экспертных
и экспертностатистических систем.
3.3. Общие свойства системы ЭКСПРИМ.
3.4. Предположения об особенностях поведения экспертов, положенные в основу системы ЭКСРИМ
3.5. Настраиваемые параметры системы
3.6. Вычисление расстояния между объектами из БД системы
3.6.1. Исходное расстояние между объектами
3.6.2. Расстояние между объектами при учете полученных статистических данных.
3.7. Группы похожести.
3.7.1. Распределение объектов по группам похожести до
поступления статистических данных об объекте
прогнозирования
3.7.2.ерераспределение объектов по группам похожести после поступления статистических данных об объекте прогнозирования.
3.8. Классификация экспертов
3.9. Вероятности выбора аналогов из групп похожести на нулевой итерации с учетом профессионализма эксперта
3 Принятие решения о корректировке списка аналогов
3 Вероятности удаления объектов из списка аналогов после регистрации статистических данных
3 Моделирование процедуры ручной корректировки прогноза экспертом
3 Процесс моделирования действий эксперта алгоритм работы системы.
31. Итерация 0, шаг 1 первичный выбор аналогов
32. Итерация 0, шаг 2 корректировка прогноза на основе аналогов
33. Итерация 0 1, шаг 1 принятие решения о корректировке списка аналогов.
34. Итерация 01 шаг корректировка списка аналогов
35. Итерация 0 1, шаг 3 корректировка прогноза на основе аналогов
3 Выводы по главе 3
ГЛАВА 4. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ, РЫПАВШИХСЯ С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМЫ ЭКСПАМ, И РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С СИСТЕМОЙ ЭКСПРИМ
4.1. Примеры практических задач, решавшихся с помощью системы
ЭКСПАМ.
4.1.1. Описание процесса прогнозирования с помощью системы ЭКСПАМ
4.1.2. Пример ошибки при прогнозировании на предварительном этапе.
4.2. Результаты экспериментов, проводимых с помощью системы
ЭКСПРИМ
4.2.1. Описание численных экспериментов, проводимых с помощью системы ЭКСПРИМ.
4.2.2. Зависимость среднего значения и среднеквадратического отклонения ошибки прогноза от характеристик эксперта
4.2.3. Примеры выбора аналогов в зависимости от профессионализма экспертов
4.2.5. Примеры гистограмм ошибок прогнозов в зависимости от
степени профессионализма эксперта
4.3. Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА
- Київ+380960830922