Оптимизация прогноза нестационарных объектов на основе интеллектуального регулирования значений переменных

Аннотация

Сформулирована проблема оптимизации прогноза на базисе концептуальных принципов и методов многокомпонентного моделирования нестационарных объектов и синтеза вычислительных схем динамических моделей, нечетких множеств, нечеткой логики и нейронных сетей (НС). Предложен гибридный подход, основанный на методы поиска глобального и локальных экстремумов при оптимизации идентификации и обработки данных для обеспечения достоверности прогноза случайных временных рядов (СВР). Разработан метод обеспечения достоверности прогноза СВР на основе применения нейро-нечетких сетей (ННС), реализованы модифицированные вычислительные схемы структурной и параметрической идентификации, нечеткой логики, применения базы знаний (БЗ), включающих широкий набор нечетких правил взамен сложных аналитических функций и уравнений, описывающих нестационарный процесс.