Разработаны основные подходы, принципы и методы оптимизации прогноза случайных временных рядов (СВР) нестационарных объектов в условиях априорной недостаточности и большой параметрической неопределенности в системах управления производственно-технологическими комплексами. Разработана методика упрощенного вычисления статистических параметров. Предложены алгоритмы порогового контроля значений элементов СВР, контроля по приращениям, по значениям погрешности предсказания. Получены общее и частные решения задач для широкого спектра статистических и динамических моделей. Разработан программный комплекс идентификации, анализа и прогнозирования нестационарных объектов. Проведен алгоритмический синтез модулей идентификации СВР в среде параллельных вычислений на платформе NVIDIA CUDA. Реализован модифицированный циклическому многосеточный метод. Осуществлены расчеты в режиме с четырех ядерным процессором.
Разработаны основные подходы, принципы и методы оптимизации прогноза случайных временных рядов (СВР) нестационарных объектов в условиях априорной недостаточности и большой параметрической неопределенности в системах управления производственно-технологическими комплексами. Разработана методика упрощенного вычисления статистических параметров. Предложены алгоритмы порогового контроля значений элементов СВР, контроля по приращениям, по значениям погрешности предсказания. Получены общее и частные решения задач для широкого спектра статистических и динамических моделей. Разработан программный комплекс идентификации, анализа и прогнозирования нестационарных объектов. Проведен алгоритмический синтез модулей идентификации СВР в среде параллельных вычислений на платформе NVIDIA CUDA. Реализован модифицированный циклическому многосеточный метод. Осуществлены расчеты в режиме с четырех ядерным процессором.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.