Методы прогнозирования при снятии неопределенности

В реальной жизни решения приходится принимать в условиях, когда информация о некоторых параметрах отсутствует.

Общая постановка задач в принятия решений

В задачах существуют параметры. ЛПР должно обладать информацией о значениях этих параметров.

a_ij – значения этих параметров,

c_j – коэффициент целевой функции.

Неопределенность необходимо устранять

Решаем задачу «снятия неопределенности» с помощью принципа статистического моделирования.

Идея метода заключается в следующем: ЛПР не имеет достоверной информации о значениях параметров на будущие периоды. Однако, он располагает ретро информацией о значениях этих параметров.

Бывают ситуации, когда изменение параметров характеризуется некоторой тенденцией. Если такое имеет место, то возникает идея построить некоторую функцию, которая описывает эти закономерности а = а(t)

Возьмем некоторую линейную матрицу:

а = α + βt

Есть некоторая статистика. Имея некоторые прочие данные, используя МНК (метод наим кв) рассчитываются параметры α и β. Тогда модельное значение параметров а^м = α + βt.

Любая модель имеет погрешность.

погрешность опред-стся средне кВ отклонением:

а^э – экспериментальные значения

N- кол-во временных периодов( или изменений)

«-»Эти методы применимы только в случаях медленно развивающихся процессов.

Методы прогнозирования. Прогнозирование – метод, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Результат качественного прогнозирования может служить основой планирования

Существуют различные методы прогнозирования:

1. Нормативный метод применяется для прогнозирования эффективности, сроков замены оборудования, возможностей насыщения рынков сбыта для объектов массового производства. Срок упреждения до 10—15 лет.

2. Экспериментальный метод применяется для прогнози-рования эффективности и сроков замены проектируемого оборудо-вания, сроков выпуска продукции, возможности и сроков насыщения проектируемой продукцией рынков сбыта, нетрадиционных объектов массового производства, не имеющих аналогов на стадии завершения рабочего проектирования. Срок упреждения до 10—15 лет.

3. Параметрический метод применяется для составления среднесрочных прогнозов полезного эффекта, возможного изменения рынков сбыта анализируемой продукции серийного производства. Срок прогнозирования до 10 лет.

4. Метод экстраполяции применяется когда оцениваются отдельные виды ресурсов в целом по предприятию, объединению, а также полезный эффект продукции мелкосерийного производства. Срок прогнозирования до 5 лет.

5. Индексный метод применяется при прогнозировании полезного эффекта, мощностей оборудования каждого вида. Виды укрупненных затрат ресурсов в целом по предприятию. Срок прогнозирования до 5 лет.

6. Экспертный метод применяется при проведении прогнозиро-вания возможных рынков сбыта по данному виду полезного эффекта, сроков обновления выпускаемой продукции, по прочим вопросам маркетинга и технического уровня продукции. Срок прогнозирования не ограничен.

7. Метод оценки технических стратегий применяется для формирования требований к разрабатываемому изделию в виде набора целей и определения средств, способов и путей, необходимых для достижения поставленных целей.

8. Функциональный метод применяется при прогнозировании возможности появления на данном рынке сбыта новых материальных носителей данного вида полезного эффекта. Срок прогнозирования не ограничен.

9. Комбинированный метод применяется для всех видов прог-нозирования полезного эффекта. Срок прогнозирования неограничен.

Практическое применение того или иного метода прогнозирования определяется такими факторами, как объект прогноза, его точность, наличие исходной информации, квалификация прогнозиста и др.