Интеллектуальные информационные системы


Резюме


1. Продемонстрирована эффективность АСК-анализа для прогнозирования развития одного из сегментов фондового рынка РФ проведено в 1993-1998 (5-летний лонгитюд). При этом применены оригинальные авторские технологии и специальный программный инструментарий СК-анализа (система "Эйдос"), а также созданный программный интерфейс с биржевыми базами данных (система "Эйдос-фонд"). Размерность модели составила: 300 прогнозируемых ситуаций на фондовом рынке, 1500 градаций факторов, 1393 прецедента за 1992 по 1998 годы, 1765907 фактов. Обнаружено, что ошибка прогнозирования курса Российского рубля по отношению к доллару США является периодической величиной и сильно коррелирует с разбросом точечных прогнозов: чем больше разброс точечных прогнозов, тем больше ошибка средневзвешенного прогноза. Таким образом, было показано, что АСК-анализ позволяет прогнозировать как развитие активного объекта, так и его переход в бифуркационное состояние. Средневзвешенная достоверность прогнозирования составила около 87%.

2. Продемонстрирована эффективность АСК-анализа для прогнозирования результатов и управления выращиванием сельскохозяйственных культур. Исследование проведено в 1993-1996 годах на базе Кубанского государственного аграрного университета. С помощью системы "Эйдос" была сформирована семантическая информационная модель, обеспечивающая прогнозирование результатов выращивания сельскохозяйственных культур и выработку научно-обоснованных рекомендаций по управлению урожайностью и качеством сельскохозяйственной продукции. Созданная модель включала: объект управления (сельскохозяйственную культуру); классы (будущие состояния объекта управления, т.е. количественные и качественные результаты выращивания); факторы управляющей системы (агротехнологии, т.е. нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация севооборота и т.п.); факторы окружающей среды (вид почв, культуры–предшественники по предшествующим годам и др.). Размерность модели составила: 35 прогнозируемых результатов выращивания, 188 градаций факторов, 217 прецедентов в обучающей выборке, 18594 факта. Для каждого технологического фактора получена количественная информация о его влиянии на осуществление всех желаемых и не желаемых хозяйственных ситуаций.


Начало  Назад  Вперед