Всего на сайте:
148 тыс. 196 статей

Главная | Статистика

Модели и алгоритмы адаптивной идентификации и краткосрочного прогноза показателей деятельности фирмы с учетом экспертных оценок  Просмотрен 253

Адаптивная идентификация и краткосрочный прогноз показателей деятельности фирмы с учетом факторов внешней среды и экспертных оценок

Целью лабораторной работы является разработка и исследование алгоритмов адаптивной идентификации и краткосрочного прогноза показателей деятельности фирмы (ПДФ) с учетом результатов стратегического, дополнительных априорных сведений и экспертных оценок.

 

Задачи лабораторной работы:

 

1. Разработка алгоритмов и программ адаптивной идентификации и краткосрочного прогноза ПДФ с учетом результатов стратегического прогноза жизненного цикла товара, дополнительных априорных сведений и экспертных оценок.

2. Исследование точности алгоритмов краткосрочного прогноза объема реализованной продукции. Показать преимущество предлагаемых адаптивных алгоритмов краткосрочного прогноза с учетом экспертных оценок по сравнению с классическими алгоритмами прогнозирования (без учета экспертных оценок).

 

 

Модели и алгоритмы адаптивной идентификации и краткосрочного прогноза показателей деятельности фирмы с учетом экспертных оценок

 

Результатом решения первой задачи задач являются:

1. прогноз объемов реализованной продукции на время

; (1)

- прогнозный интервал ( , где - отчетный период, . Для упрощения =1);

2. оценки параметров моделиПДФ в текущий момент времени , полученные путем решения оптимизационной задачи

; (2)

где - комбинированный показатель качества интегрированной системы моделей(ИСМ) ПДФ с учетом экспертных оценок

(4)

составленный из частных показателей качества

; ;

;

- вектор значений объемов реализованной фирмой продукции с начала ее деятельности; - вектор значений объемов реализованной фирмой продукции, полученный на основе модели ПДФ(см. пункт 1 приложения), заданной с точностью до вектора параметров ;

- фактические значения переменных факторов внешней и внутренней среды фирмы ; - заданные либо прогнозные значения переменных факторов внешней и внутренней среды фирмы (цены на продукцию и сырье, заработные платы, стоимость акций и т. д.);

- диагональная матрица весовых функций

для формирования обучающей выборки объема в интервале времени для решения оптимизационной задачи (2);

, ,

- диагональные матрицы для получения безразмерных функционалов качества ;

- диагональная матрица убывающих значений весовой функции с управляющим параметром (например, ), введенной для определения значимости (весов) экспертных оценок стратегического долгосрочного прогнозных значений объемов реализованной продукции . При все прогнозные экспертные оценки значений объемов реализованной продукции имею равный вес ;

, - экспертных оценки параметров модели ПДФ и прогнозных значений объемов реализованной продукции известные до момента времени (5);

- вектор прогнозных значений объемов реализованной продукции полученный на основе модели ПДФ;

(3) - скорректированные в момент времени экспертных оценки параметров модели ПДФ с использованием адаптивных алгоритмов экспоненциального сглаживания с параметром сглаживания ; - управляющие параметры определяющие значимость(вес) экспертных оценок , (5) (следует отметить, что для упрощения процедур определения управляющих параметров все экспертные оценки имеют одинаковый вес );

- случайные величины, представляющие действия различных неучтенных внешних и внутренних факторов влияющих на объемы реализованной продукции. ошибки задания дополнительных априорных сведений и экспертных оценок.

 

Предыдущая статья:Лабораторна робота №1. Основні відомості про мову Паскаль .. Следующая статья:Решения оптимизационных задач (алгоритмы адаптации модели ПДФ)
page speed (0.0162 sec, direct)