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

Прогнозирование на основе временных динамических рядов данных

При прогнозировании на основе временных динамических рядов данных необходимо следующее: приведение исходной информации к виду, удобному для предварительной интерпретации ряда; аппроксимация, т. е. приближение ряда к функции «аргумент—время»; определение точности прогнозирования.
При анализе временных рядов возникает необходимость находить детерминированную, т. е. определенную, и случайную компоненты, и с этой точки зрения возможны следующие типы производственных процессов: процесс протекает в соответствии с основной тенденцией развития и не содержит случайной составляющей; процесс зависит от изменения во времени некоторых основных показателей, влияющих на него и отражающих структуру процесса; процесс рассматривается как функция от элементов его внутренней структуры, причем значительную роль играет запаздывание во времени.
При экстраполяции по исходным данным временных рядов могут быть применены следующие методы: метод прогнозирования по параметрам, метод огибающих кривых, модификации метода, связанные с полиномами, используемыми для аппроксимации ряда. Известен также ряд способов аппроксимации временных рядов: по методу наименьших квадратов; с помощью числа Чебышева; полиномов Лагранжа; конечных разностей. Наибольшее распространение в практических расчетах получил метод наименьших квадратов. В качестве аппроксимирующих функций используют полиномы (многочлены) различного вида (экспоненциальные, гиперболические), логические кривые и др.
Выбор формы кривой, параметры которой определяются с помощью метода наименьших квадратов, производится эмпирически путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине средней квадратической погрешности.
Для автотранспортных средств систем общего пользования разработаны достаточно надежные методы предупреждения отказов: плановое ТО на основе исследования характеристик их потоков и обслуживание по необходимости на основе данных диагностирования. Однако эти методы недостаточно эффективны для количественного прогнозирования характеристик потоков отказов по автомобилям иностранных фирм и владельцев из-за неопределенности параметров их технического состояния, закономерностей их изменения и стохастического характера отказов. Поэтому для прогнозирования характеристик системы «Совинтеравтосервис» целесообразно использовать методы, основанные на применении современного математического аппарата, экономико-математических моделей и ЭВМ. Рассмотренные выше методы в значительной мере могут быть использованы и в системе «Автотехобслуживание», учитывая вероятностный характер обращения владельцев автомобилей на СТОА, а также для подготовки производства при проектировании перспективных
высоконадежных транспортных средств. Методологическое обеспечение, представленное на примере системы «Совинтеравтосервис», должно быть комплексным и соответствовать поставленной дели.

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