Моделирование сложных систем
УДК 004.94:519.6
, аспирант
Адыгейский государственный университет, г. Майкоп
Структура модуля прогнозирования в рамках ситуационного центра
Аннотация. В статье приводится структура модуля прогнозирования в рамках программного обеспечения ситуационного центра. Рассмотрена подсистема прогнозирования, проанализированы ее функции и подсистемы. Сделан вывод о возможности программной реализации каждой подсистемы в вид отдельного программного модуля в составе программного обеспечения ситуационного центра.
Ключевые слова: ситуационный центр, программная реализация, система прогнозирования.
Abstract. The article provides a forecasting module structure as part software of the situational center. Considered a subsystem of forecasting, analyzes its functions and subsystems. It can be concluded about the possibility of a software implementation of each subsystem in the form of a separate software module in the software situation center.
Keywords: situational center, software implementation, forecasting system.
Существует большое количество задач управления, некоторые из них можно решить с использованием такого инструмента как ситуационный центр (СЦ). Для эффективного управления требуется реализация большого количества разнообразных функций в составе программного обеспечения СЦ. Таким образом, СЦ является сложной системой, которая может состоять из некоторого набора подсистем. Их количество и функционал определяется сложностью решаемых задач. Программное обеспечение в составе СЦ может включать следующие подсистемы: мониторинга ситуаций, прогнозирования, планирования, принятия решений, визуализации, интеллектуальной поддержки. Такое структурное представление программного обеспечения СЦ позволяет определить процессы и данные, курсирующие между его подсистемами. Одной из актуальных и востребованных задач является прогнозирование. В рамках описанной структуры рассмотрим эту задачу (рис. 1).
Рисунок 1. Структура модуля прогнозирования в СЦ.
Основной целью подсистемы прогнозирования является расчет прогнозных показателей. Для эффективной работы данной подсистемы важным является наличие ретроспективных данных и сохраненных ранее моделей процессов и явлений в БД системы.
Особые требования в этой подсистеме СЦ предъявляются к исходным данным. Они должны быть структурированы, т. е. представлены в единообразном виде, пригодном для дальнейшей обработки. Например, в табличном, текстовом файле с разделителями или XML (файлы с расширением. xls, .csv, .xml).
Рассмотрим подробнее содержание этапов прогнозирования в соответствии с рис. 1.
На этапе «Предварительная обработка данных» осуществляется учет так называемых выбросов и устранение шумов. Выявить выбросы позволяют критерии «трех сигм», Романовского, Диксона и др. Обнаруженные выбросы могут быть обработаны рядом способов: оставлены без изменения, удалены, заменены [1]. Для устранения шумов реализуются программные фильтры (фильтр Калмана [2], медианный фильтр, скользящая средняя и т. д.).
Таким образом, формируется набор данных отличных от исходного, но пригодный для дальнейшей обработки.
На этапе «Выбор метода прогнозирования» необходимо сформировать набор методов прогнозирования применимых в условиях конкретной задачи. Очевидно, что каждый метод имеет определенную область и специфику применения, которые зависят от сложности задачи, обширности и неопределенности исходной информации [3,5,6]. Поэтому на данном этапе учитываются эти особенности.
В работе [3] задачу прогнозирования рассматривают с точки зрения обширности и сложности. Всего существует четыре уровня обширности и пять уровней сложности. При этом для задач одинакового уровня обширности значение уровня сложности позволяет сделать обоснованный выбор метода прогнозирования более селектированным.
Решаемую задачу необходимо соотнести с предложенными типами и на основе этого произвести выбор метода. Кроме того, необходимо учесть неопределенность исходных данных, которая зависит от многих факторов, в частности: длины исходного ряда, однородности данных, наличия шумов, стационарности процесса, особенности модели данного процесса, полученной из модуля моделирования СЦ [4].
В результате осуществляется подбор нескольких методов, опираясь на типы сложности, обширности и неопределенности. В процессе формирования прогноза возможно повторное уточнение описанных характеристик и новый набор методов, подходящих для решения задачи.
На этапе «Прогнозирование» осуществляются основные расчеты по выбранным методам прогнозирования.
В качестве примеров уже существующих пакетов прикладных программ пакетов прикладных программ можно привести Statistica, MATLAB, NeuroShell и др. Главное требование к этим программам состоит в том, чтобы они могли интегрироваться в программную оболочку СЦ и предоставляли результаты в общепринятых форматах данных.
К специализированным программным продуктам предъявляются следующие требования: они должны использовать результаты работы других модулей СЦ (например, модули моделирования, экспертной поддержки), ранее сохраненные и рассчитанные модели, стандартные форматы данных. Применять эти программные продукты можно в автоматическом режиме, т. е. они осуществляют процесс прогнозирования с настройками по умолчанию при наличии возможности корректировки параметров.
В результате этого этапа формируется прогнозная модель и прогнозное значение.
Этап 4. «Оценка адекватности и точности прогноза». Реализуется функция проверки адекватности модели с использованием различных статистических критериев (Стьюдента, Дарбина-Уотсона, Фишера). При этом оценивается точность прогноза, определяется его доверительный интервал. При несоответствии рассчитанных параметров требованиям к моделям осуществляется переход на этап «Выбор метода прогнозирования» или на этап «Прогнозирование», которые выполняют корректировку методов прогнозирования. Данный процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнута достаточная точность.
Полученный прогноз, доверительный интервал передаются в другие модули СЦ, а также сохраняются в БД для дальнейшего использования.
В целом, в подсистеме прогнозирования в рамках ситуационного центра осуществляется полный цикл действий, направленных на получение прогнозного значения с учетом основных особенностей исходной информации (неопределенности, зашумленности, историчности и т. д.).
Каждый этап прогнозирования может быть реализован в виде программного модуля, что позволяет создать расширяемую, гибкую, адаптируемую систему. При этом имеется возможность учитывать различные требования ЛПР, экспертов, особенности предметной области и повторно использовать ранее рассчитанные модели. Реализация процесса прогнозирования в рамках ситуационного центра в виде набора описанных функций позволяет решать сложные и разнообразные задачи управления.
Литература:
татистика экстремальных значений. – М.: Мир, 1965. Синицын Калмана и Пугачева: учебное пособие. – М.: Университетская книга, Логос, 2006. , Бучацкая методов прогнозирования при исследовании сложных систем. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. №2 / 2012. Симанков моделирование: учебное пособие. – Краснодар: КубГТУ, 2005. – 244с. , . Обзор методов прогнозирования. АГУ, 2012 г. , Сотиров в условиях неопределенности. Изд-во МЭИ (СССР); «Техника» (НРБ), 1989г., 224 с.