Главная | Карта сайта | ДВС | Краны | Автосервис | ТО | Статьи

Качественный и количественный прогноз

При решении производственных вопросов основным является количественный прогноз. В графической интерпретации при количественном прогнозировании на оси ординат откладывают значения прогнозируемого процесса, по оси абсцисс—время. Представленная в таком виде информация называется динамическим (или временным) рядом. Основой прогнозирования являются результаты наблюдения за прогнозируемым процессом на интервале наблюдения (предпрогнозный период). Используя выбранную аналитическую модель и соответствующий математический аппарат, вычисляют поведение процесса на интервале упреждения (интервал прогноза) в виде среднего значения процесса (точечный прогноз); величины интервала, в который с заданной вероятностью попадает значение процесса (интервальный прогноз).
На рисунке приведена общая схема прогнозирования, в которой имеется два вида связей между блоками: вычислительные операции и исследовательские операции. Первый блок содержит данные о поведении объекта до рассматриваемого момента времени, т. е. это прошлая информация, которая является основой прогнозирования. Во втором блоке полученная информация сравнивается с накопленными сведениями о поведении аналогичных систем, ранее установленными данными и т.д. Третий блок включает выработку цели, задач прогнозирования и определение интервала упреждения (т. е. прогнозируемого периода). На основе информации в трех указанных блоках формируется модель объекта прогнозирования (пятый блок), а ее отладка происходит с использованием четвертого блока, который содержит математический аппарат определения неизвестных параметров модели. Когда необходимые подготовительные операции выполнены, прогнозируются выходные данные шестого блока.
Наличие обратной связи между прогнозирующей системой и результатом прогноза дает возможность их логического анализа, а также изменять и дополнять схему прогнозирования при решении конкретной задачи.
Необходимо отметить основные требования к прогнозирующей системе: точность прогноза; способность реагировать на изменения в объекте прогнозирования; быстродействие; простота и минимальная стоимость прогноза. Важнейшее требование к математической модели прогнозируемого процесса заключается в учете основных сторон и связей рассматриваемого явления и исключении из модели второстепенных.
Модели классифицирует по различным признакам в зависимости от вида прогнозируемого объекта; описываемого процесса; характера протекания процесса; вида математического описания; наличия неопределенностей, сопровождающих прогнозируемый процесс, и др. Большинство известных методик прогнозирования основывается на эвристическом или математическом подходе к решаемой задаче, а прогнозирующая система включает математические, логические и эвристические элементы. На ее вход поступает имеющаяся информация, а на выходе получаем результат. Так как эвристический (интуитивный) метод основан на использовании мнения специалистов в данной области знаний, прогнозируемые оценки получаются в результате статистической обработки анкет, заполненных экспертами.
При проведении экспертных опросов необходимо соблюдать следующие основные правила: производить опрос в один или два тура; формулировать вопросы анкеты таким образом, чтобы ответы давались в количественной форме; после каждого этапа проводить статистическую обработку результатов, и всех привлеченных к работе экспертов знакомить с ответами других участников; эксперты должны давать ответы независимо друг от друга.
Недостатком эвристического прогнозирования является субъективизм; основным преимуществом по сравнению с другими методами — возможность прогнозирования скачков в развитии процессов.
Целесообразные для использования математические методы можно условно подразделить на два: моделирование процессов развития и экстраполяция статистических данных.
Прогнозирование с помощью экстраполяций основывается на переносе событий, имевших место в прошлом, на будущее. Некоторые авторы считают, что прогнозирование с помощью данного метода не соответствует логике будущих событий, развитию техники (т. е. таких явлений, по которым имеется «короткий» статистический материал, а информация сосредоточена в патентах, конструкторских проработках и т. п.). Прогнозирование по методу экстраполяций может быть оправдано при краткосрочном прогнозировании (5— 7 лет), преимущественно в таких областях, как рассматриваемая, где не предвидется существенных качественных изменений и развитие ограничено прогнозированием эволюционных ситуаций и процессов.
Для рассматриваемой системы при совершенствовании производственной деятельности ее технической службы с помощью метода экстраполяций могут быть рассмотрены два типа задач прогнозирования: статистические и динамические. В последнем случае исходная информация представляется в виде временного ряда статистических данных.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117