Resmi tahmin yöntemleri Tahminlerin güvenilirliğini ve doğruluğunu artıran, uygulanması için gereken süreyi önemli ölçüde azaltan, bilgilerin işlenmesini ve sonuçların değerlendirilmesini kolaylaştıran matematiksel teoriye dayanmaktadır. Resmileştirilmiş tahmin yöntemleri şunları içerir: ekstrapolasyon yöntemleri ve matematiksel modelleme.
"Ekstrapolasyon" teriminin çeşitli yorumları vardır. İÇİNDE geniş anlamda kelimeler ekstrapolasyon- yöntem bu bilimsel araştırma Bir olgunun bir kısmına ilişkin gözlemlerden elde edilen sonuçların diğer bir kısmına genişletilmesinden ibarettir.
İÇİNDE dar anlamda Ekstrapolasyon kelimesi, belirli bir fonksiyon serisinden, bu serinin dışındaki diğer değerlerin bulunmasıdır. Ekstrapolasyon, mevcut geçmişin ve bugünün incelenmesinden oluşur sürdürülebilir trendler ekonomik kalkınma onları geleceğe aktarıyoruz. Tahminde, zaman serilerinin incelenmesinde ekstrapolasyon (ekstrapolasyon) kullanılır ve bu fonksiyonun, tanım alanına ait bazı noktalardaki performansı hakkındaki bilgileri kullanarak, tanım alanı dışındaki fonksiyon değerlerinin bulunmasıdır.
İleriye dönük ve geriye dönük ekstrapolasyon arasında bir ayrım yapılır. Prospektif ekstrapolasyon incelenen zaman periyodunda belirlenen seviyelerdeki değişiklik modeline dayalı olarak geleceğe yönelik bir dizi dinamiğin seviyelerinin devam ettiğini varsayar . Retrospektif ekstrapolasyon bir dizi dinamiğin düzeyinin geçmişe doğru devam etmesiyle karakterize edilir.
Ekstrapolasyonun karşısındaki kavram, bir fonksiyonun tanım alanındaki ara değerlerini bulmayı içeren enterpolasyon, enterpolasyondur. Zaman serilerini incelerken ara seviyelerin enterpolasyonu gerekli olabilir.
Biçimsel ve tahmine dayalı ekstrapolasyonu ayırt edin. Biçimsel ekstrapolasyon Nesnenin geçmiş ve şimdiki gelişim eğilimlerinin gelecekte de önerilmesi ve korunması esasına dayanmaktadır. Tahmin ekstrapolasyonuİncelenen nesnenin gerçek durumunu, gelişiminin hipotezleriyle ilişkilendirir. Gelecekte dikkate alınması gerektiğini ima eder alternatif değişiklikler nesnenin kendisi, özü.
Ekstrapolasyon kullanarak tahminler oluştururken, bir nesnenin belirli niceliksel özelliklerindeki değişikliklerde istatistiksel olarak ortaya çıkan eğilimlerden yola çıkarlar. Değerlendirici, işlevsel, sistemik ve yapısal özellikler, Örneğin, niceliksel özellikler ekonomik, bilimsel, üretim potansiyeli. Bu tür tahminlerin gerçeklik derecesi, büyük ölçüde, söz konusu olgunun özüne ilişkin "tahmin etme" sınırlarının iyi gerekçeli seçimiyle belirlenir. İstatistiksel eğilim analizi ve ekstrapolasyona yönelik adımların sırası aşağıdaki gibidir:
1. net tanım görevler, tahmin edilen nesnenin olası gelişimi hakkında hipotezler ortaya koymak, bu nesnenin gelişimini teşvik eden veya engelleyen faktörleri tartışmak, gerekli ekstrapolasyonu ve izin verilen aralığını belirlemek.
2. Bir parametre sisteminin seçimi, her parametreye ilişkin çeşitli ölçüm birimlerinin ayrı ayrı birleştirilmesi.
3. Verilerin toplanması ve sistemleştirilmesi. Uygun tablolara getirilmeden önce verilerin homojenliği ve karşılaştırılabilirliği kontrol edilir.
4. İstatistiksel analiz ve doğrudan veriler sırasında incelenen miktarlardaki değişikliklerin eğilimlerini veya semptomlarını belirlemek.
Ekstrapolasyon tahminlerinde, tahmin özel anlamÇalışılan nesnenin veya parametrenin belirli bir zaman dilimindeki değişimi ana bileşen olarak kabul edilmez. Burada özellikle önemli olan, objektif sürecin zamanında kaydedilmesidir. Gelişme eğilimi, belirli bir yön, uzun vadeli bir evrim olarak anlaşılmaktadır. Genellikle az çok düzgün bir gidişat şeklinde bir trend sunmaya çalışırlar.
Ekstrapolasyon doğruluğunu artırmak için şunu kullanırız: çeşitli teknikler. Örneğin, genel gelişim eğrisinin (eğilim) tahmin edilen kısmı, endüstrinin gerçek deneyimi - bir araştırma analoğu veya gelişiminde öngörülen nesnenin ilerisinde olan bir nesne - dikkate alınarak ayarlanır.
Eğilim - bu bir değişiklik tanımlayan genel yön zaman serilerinin ana eğilimi olan gelişme. Bir dereceye kadar rastgele etkilerden arınmış, zaman içindeki temel hareket modelinin bir özelliği olarak anlaşılmaktadır. Trend, uzun vadeli bir değişim trendidir ekonomik göstergeler. Tahmin modelleri geliştirilirken, trendin, diğer bileşenlerin zaten üst üste bindirildiği, tahmin edilen zaman serisinin ana bileşeni olduğu ortaya çıkıyor. Sonuç yalnızca zamanın geçmesiyle ilişkilidir. Tüm ana faktörlerin etkisinin zaman içinde ifade edilebileceği varsayılmaktadır.
Tahminin görevi, seçilen fonksiyonun ilk ampirik verilerine ve parametrelerine dayanarak ekstrapolasyonlu fonksiyonların tipini belirlemektir. İlk adım, fonksiyonun optimal formunu seçmektir. en iyi açıklama eğilim. Sonraki adım seçilen ekstrapolasyon fonksiyonunun parametrelerinin hesaplanmasıdır. Bağımlılık parametrelerini tahmin ederken en yaygın olanları en küçük kareler yöntemi ve onun modifikasyonları, üstel düzeltme yöntemi, hareketli ortalama yöntemi ve diğerleridir.
Öz en küçük kareler yöntemi trend modelinin orijinal zaman serisinin noktalarından sapmasını en aza indiren parametrelerini bulmayı, yani gözlemlenen ve hesaplanan değerler arasındaki ikinci dereceden sapmaların toplamını en aza indirmeyi içerir. Trend modelinin görünümü farklılık gösterebilir. Her özel durumda seçimi bir takım kurallara uygun olarak gerçekleştirilir. istatistiksel kriterler. Pratik araştırmalarda en yaygın olanı aşağıdaki işlevler: doğrusal, ikinci dereceden, güç, üstel, üstel, mantıksal. Doğrusal veya doğrusallaştırılabilir özellikle yaygın olarak kullanılır; İlk verileri en basit ve yeterince tatmin edici olduğu için doğrusal bir forma indirgenebilir. En küçük kareler yöntemi, basitliği ve trend modelinin katı bir şekilde sabit olması nedeniyle tahminlerde yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu, onun yalnızca kısa teslim süreleri için kullanılmasını mümkün kılmaktadır; Kısa vadeli tahmin için.
Üstel yumuşatma yöntemi karakterize etmeyen trend parametrelerinin tahminlerinin elde edilmesini mümkün kılar. orta seviye süreç, ancak son gözlem sırasında gelişen eğilim. Bu yöntem, baz döneminin sonunda oluşan trendi tanımlayan modelin parametrelerini tahmin etmenize olanak sağlar. Sadece mevcut bağımlılıkları geleceğe tahmin etmekle kalmaz, aynı zamanda zaman içinde değişen koşullara uyum sağlar ve uyum sağlar.
Üstel düzeltme yöntemi kısa ve orta vadeli tahminler için kullanılır. Avantajları, kapsamlı bir bilgi tabanı gerektirmemesi ve zaman dizisinin çeşitli üyelerinin bilgi değeri açısından yoğun bir analiz gerektirmesidir. Göstergenin dinamiklerini açıklayan modeller basit bir matematiksel formülasyona sahiptir ve parametrelerin uyarlanabilir gelişimi, zaman serisinin özelliklerinin heterojenliğini ve akışkanlığını yansıtmayı mümkün kılar.
Hareketli ortalama yöntemi Bir zaman serisini, model ve ampirik değerlerin toplamları ile her birinin zorunlu çakışması ile eşit parçalara bölerek hizalamayı mümkün kılar.
Genel olarak, geçmiş ve mevcut eğilimlerin geleceğe genişletilmesine dayanan ekstrapolasyon yöntemleri, yalnızca beş veya yedi yıla kadar bir teslim süresine sahip tahminlerde kullanılabilir. En önemli koşul herhangi bir olgunun veya sosyo-ekonomik gerçeklik sürecinin gelişiminde ısrarla ifade edilen eğilimlerin varlığıdır. Daha uzun tahmin dönemleri söz konusu olduğunda bu yöntemler doğru sonuçlar vermez.
Belirli süreçleri ve olguları tanımlamaya yönelik yöntemlerin yaygınlaştırılması, modelleme, bilgi nesnelerinin modelleri üzerinde incelenmesi olarak anlaşılmalıdır. Gerçek hayattaki nesnelerin ve olayların modellerinin oluşturulmasını içerir: canlı organizmalar, mühendislik talimatları, sosyal sistemler, çeşitli süreçler Sosyo-ekonomik olanlar da dahil. Simülasyon yeterli görülüyor etkili araçlar tahmin.
İÇİNDE bilimsel literatür"Model" terimi, çalışma nesnesinin herhangi bir geleneksel görüntüsü anlamına gelir. Model, doğadaki ve toplumdaki bir olgunun veya sürecin bir diyagramı, görüntüsü veya açıklamasıdır. Model, çalışmanın konusu tarafından, işlemlerin nesnenin çalışmanın amacı için gerekli olan özelliklerini (karşılıklı ilişkiler, yapısal ve işlevsel parametreler vb.) yansıtacak şekilde yapılandırılır. Model, çalışmanın en önemli araçlarından biridir. bütçe tahmini ve incelenen sürece ilişkin bilimsel bilgi. Bu nedenle, modelin nesneye yeterliliği (yani gösterimin kalitesi) sorunu yalnızca nispeten spesifik amaçlar için meşru bir şekilde ele alınabilir.
Modelleri tanımlamak için (algoritmalar ve eylemleri dahil) kullanılır matematiksel aparat. Bunun nedeni, çok aşamalı bilgi işlem süreçlerine matematiksel yaklaşımın avantajları, aynı problem oluşturma araçlarının kullanılması, bunları çözme yöntemlerinin araştırılması, bu yöntemlerin sabitlenmesi ve bilgisayar teknolojisinin kullanımı için tasarlanmış programlara dönüştürülmesidir.
Sosyal gelişimin kalıplarını incelemenin bir yolu ekonomik süreçler ekonomik ve matematiksel bir modeldir. Altında ekonomik ve matematiksel model(EMM), ilk bilgilerin elde edilmesi ve işlenmesi sürecinin ve oldukça geniş bir aralıkta ele alınan sorunun çözümüne yönelik kuralların eksiksiz ve kapsamlı bir tanımını getirmeye yönelik bir teknik olarak anlaşılmaktadır. özel durumlar. EMM, ekonomik sistemi oluşturan unsurların temel ilişkilerini tanımlayan resmileştirilmiş bir ilişkiler sistemidir.
Ekonometri, ekonomik süreçleri kullanarak ekonomik süreçler arasındaki belirli niceliksel ilişkileri inceleyen bir bilimdir. matematiksel yöntemler ve modeller. Ekonometrik tipte bir EMM sistemi, ekonomik veya ticari açıdan nispeten karmaşık süreçleri tanımlamak için kullanılır. sosyal doğa. Ekonometrik modelleme işleme dayalıdır istatistiksel bilgi doğası gereği geriye dönük, bireysel değerlendirmeler değişkenler, onların parametreleri.
Bu model finansman ihtiyacının iki faktöre bağlı olduğunu göstermektedir; bütçe hizmetlerinin ve harcama standartlarının tüketici sayısına denir tanımlayıcı(tanımlayıcı).
Bütçe tahmin modelleri sisteminin geliştirilmesi üç aşamadan geçer. Birincisi, yerel bütçe tahmin tekniklerinin geliştirilmesini içerir. Burada bütçe tahmin modellerinin bireysel modelleri ve alt sistemleri incelenmektedir. Geliştirilen modeller karşılıklı olarak bağlantılı olmalı ve tahmin amacıyla tek bir sistem oluşturmalı, bireysel modellerin, bir bütün olarak sorunla ilgili araştırma programında belirlenen belirli gereksinimlere uygun olarak etkileşimini sağlamalıdır.
İkincisi, yerel tahmin tekniklerinin geliştirilmesine dayanan etkileşimli bütçe tahmin modelleri sisteminin oluşturulmasını içerir. Burada, modellerin alt sistemleri açıklığa kavuşturulur ve üzerinde anlaşmaya varılır, etkileşimleri kontrol edilir, bireysel modellerin kullanım sırası belirlenir ve ayrıca ortaya çıkan karmaşık tahminleri doğrulamak için yöntemleri değerlendirme yöntemleri belirlenir. Bilgisayardaki sorunları çözmek için uygun programlar derlenir.
Üçüncüsü bireysel bilgilerin açıklığa kavuşturulması ve geliştirilmesini içerir. yerel sistemler ve tahmin modelleri sistemi oluşturma sürecindeki teknikler ve bunların pratik kullanımı.
Bireysel modeller ve bütçe tahmin modelleri sistemi, modellerin geliştirilmesi gereken yöntemlerin yanı sıra hesaplama yapma yöntem ve araçlarını önceden belirleyen belirli gereksinimleri karşılamalıdır. Bu gerekliliklerin içeriği aşağıdaki hükümlerden oluşmaktadır. Teknik şunları sağlamalıdır:
İlk bilginin doğası ve anlamı hakkında oldukça geniş varsayımlar altında tahmin yapılmasına olanak tanıyan kurallar dizisinin (yani algoritmaların) net bir tanımını sağlayın;
Hesaplamaları zamanında ve tekrar tekrar yapmanıza olanak tanıyan yöntemleri ve teknik araçları kullanın. Bu durumda, tahmin seçeneklerine göre değişen, heterojen ve hacimli bilgilerden yola çıkılmalıdır;
Tahmin edilen süreç ve göstergelerin karmaşık, çok faktörlü ilişkilerini hesaba katın. Bu koşullar altında, hem kaynak materyaldeki hem de bu teknik kullanılarak elde edilen sonuçların analiz edilmesi ve bunların bir dizi ilgili model kullanılarak hesaplanması sürecinde en önemli ve istikrarlı kalıpların ve eğilimlerin belirlenmesi gerekir;
Tahminlerin tutarlılığını ve karşılıklı olarak ayarlanmasını sağlayarak bireysel tahminlerin kendi sistemlerinde uyumlaştırılmasını teşvik edin.
Matematiksel yöntemlerin kullanılması, her seviyedeki bütçelerin tahmininde modelleme yöntemlerinin geliştirilmesi ve kullanılması için gerekli bir koşuldur; bu, sistem geliştirme tahminlerinin yüksek derecede geçerliliğini, etkinliğini ve zamanındalığını sağlar. kamu maliyesi. Bu durumda kullanırlar bütçe tahmin modelleri sistemi Mevcut ve gelecek dönemlerde ortaya çıkan eğilim ve kalıpların incelenmesine dayanarak, bütçe hizmetleri tüketicilerinin vergi tabanının koordineli ve tutarlı bir tahminini vermeyi mümkün kılan bir dizi yöntem ve model olarak anlaşılmalıdır. Belirlenen hedefler, mevcut finansman kaynakları, belirlenen bütçe ihtiyaçları ve bunların dinamikleri üzerine.
Tahminde farklı model türleri vardır: optimizasyon, istatistiksel (zaman faktörünü hesaba katarak) ve dinamik, faktöriyel, yapısal, birleşik vb. Toplama düzeyine bağlı olarak, aynı tür model çeşitli ekonomik durumlara uygulanabilir. nesneler. Buradan makroekonomik, sektörler arası, bölgeler arası, sektörel ve bölgesel modeller ayırt edilmektedir. Modelleme sadece bütçe tahminlerinde değil aynı zamanda planlamada da kullanılır. Matematiksel modellemenin en yaygın yöntemleri korelasyon-regresyon yöntemi, girdi-çıktı denge modeli ve optimizasyon modelleridir.
Konu 12. Eyalet ve bölgesel finans yönetiminin bir işlevi olarak devlet mali kontrolü. Ana yönler, ilkeler ve oluşum yolları etkili sistem durum mali kontrol Rusya Federasyonu bölgelerinde
Belirsizliğin resmileştirilmiş açıklaması yöntemi en doğru ve karmaşık yöntemdir. İçerir
Şu anda gelişimi tahmin etmek için kanıtlanmış yöntemler var bilimsel yönler ve özellikle teknoloji. Temel araştırmaların tahmini esas olarak uzman değerlendirme yöntemleriyle (sezgisel yöntemler) gerçekleştirilir; resmileştirilmiş yöntemler (resmi-mantıksal, olgusal) yaygın olarak kullanılmaz. Bunun nedeni özellikle tahmin nesnesi hakkında bilgi eksikliğidir.
Bir tanesi temel ilkeler iş planlaması, bir iş planı geliştirirken bir dizi farklı proje seçeneğinin dikkate alınmasını içeren çok değişkenlik ilkesidir. En basit durumda bunlar üç seçenektir: iyimser, kötümser ve büyük olasılıkla. Bu prensipİş planlaması, projenin riskinin bir bütün olarak değerlendirilmesinde temel olarak kullanılabilir. Bu durumda, aşağıdaki ön aşamaları içeren belirsizliğin resmileştirilmiş açıklaması yöntemini kullanabilirsiniz.
En doğru yöntem belirsizliğin resmileştirilmiş bir açıklamasıdır. En sık karşılaşılan belirsizlik türleri ile ilgili olarak
Belirsizliğin resmileştirilmiş bir tanımı için bilinen, en doğru olduğu düşünülen, ancak aynı zamanda hesaplamaları gerçekleştirmenin en zor olduğu bilinen bir yöntem de vardır. Bu yöntemi uygularken sırasıyla aşağıdaki işlemler gerçekleştirilir.
En doğru olanı (ama aynı zamanda teknik açıdan en zor olanı), belirsizliğin resmileştirilmiş tanımı yöntemidir. Yatırım projelerini değerlendirirken en sık karşılaşılan belirsizlik türleri ile ilgili olarak bu yöntem aşağıdaki adımları içerir:
Teknik açıdan en doğru ama aynı zamanda en zor olanı belirsizliğin resmileştirilmiş belirlenmesi yöntemidir. Bu yöntem aşağıdaki işlemleri içerir
Tasarım araçlarının ve yöntemlerinin çeşitliliği, kontrol nesnelerindeki endüstriye özgü farklılıklar, tasarım ekiplerinin yapısındaki, niteliklerindeki ve mesleki eğitim düzeyindeki farklılıklar, çeşitli teknik araçlara odaklanma, geliştirme için gerçek teknolojik süreçlerin çeşitliliğini ve karmaşıklığını belirler. otomatik kontrol sistemleri ve onun çekirdeği - SMOD. Bu bağlamda, optimum planlama ve etkili düzenleme amacıyla süreçlerin resmileştirilmiş bir haritasına ihtiyaç vardır. Tasarım süreçlerinin resmileştirilmiş haritalama yöntemi, SMOD geliştirme sürecinin temel yapısı olarak teknolojik tasarım operasyonu kavramına dayanmaktadır.
Yatırım projelerini değerlendirirken belirsizliğin resmileştirilmiş açıklaması yöntemi aşağıdaki aşamaları içerir
Kullanım değerinin tanısal olarak belirlenmesi yöntemi. Bu yöntemde katılımcılar kullanım değerini güvenilirlik, hizmet, tasarım vb. gibi çeşitli göstergelere göre değerlendirir. Her gösterge için analoglar arasında 100 puan dağıtılır. Ayrıca göstergelerin ağırlık katsayıları da değerlendirilmektedir. Ağırlık katsayıları arasında da 100 puan dağıtılır. Ağırlık katsayılarının gösterge tahminleriyle çarpılması ve her bir ürün için elde edilen değerlerin toplanmasıyla ürünün kullanım değerine ilişkin bir tahmin elde edilir. Daha sonra fiyat önceki yönteme benzer şekilde belirlenir. Metodolojinin resmileştirilmiş bir açıklaması aşağıdaki gibi olacaktır:
İkinci grup, kontrol sistemlerini incelemek için matematiksel, ekonomik ve matematiksel yöntemlerin ve modellerin kullanımına dayanan kontrol sistemlerinin resmileştirilmiş temsiline yönelik yöntemlerdir. Bunlar arasında aşağıdaki sınıflar ayırt edilebilir
Şu anda, ekonomi ve üretim organizasyonunda sistemlerin resmileştirilmiş temsiline yönelik neredeyse tüm yöntem grupları kullanılmaktadır. Seçim kolaylığı açısından, gerçek koşullar Uygulanan yöntemler matematiksel alanlar temel alınarak geliştirilmekte ve sınıflandırılmaları önerilmektedir.
Sistemlerin resmileştirilmiş temsiline yönelik yöntemler
Kontrol sistemlerinin resmileştirilmiş sunumuna yönelik yöntemler
Yönetim sistemlerinin resmileştirilmiş tanımı için kullanılan yöntemler, sonuçta, kullanılan açık kurumsal yönetim mekanizmalarının ve nesnelerinin oluşturulmasına katkıda bulunmalıdır.
Yönetim sisteminin resmileştirilmiş tanımı için belirli bir yöntemin seçimi, anketin gerçekleştirildiği koşullara, alınan kararlardan uygulayıcıların sorumluluğunun ne olduğuna ve incelenen kuruluştaki yönetimin düzenleme derecesinin ne olduğuna bağlıdır. .
Kontrol sistemlerinin resmileştirilmiş temsilinin ağ yöntemi, karmaşık bir kontrol problemini çözmek için bir ağ modelinin oluşturulmasına indirgenir. Ağ planlamasının temeli, tüm kompleksin ayrı, açıkça tanımlanmış operasyonlara bölündüğü bir bilgi dinamik ağ modelidir.
Sistemlerin resmileştirilmiş temsiline yönelik yöntemler arasında analitik, istatistiksel, küme teorik, mantıksal, dilbilimsel, göstergebilimsel, grafiksel, yapısal-dilsel yöntemler ve dinamik simülasyon modelleme yer alır.
Sistemlerin resmileştirilmiş gösterimi için yöntemlerin bileşimini verin. Özellikleri nelerdir?
Hedef 3. Öğrencileri, yönetim sistemleri araştırmasının sonuçlarının resmileştirilmiş sunum yöntemleri konusunda eğitmek
Diyalog sistemlerinin işleyişini ve içeriğini resmileştirmenin yöntemleri nelerdir?
Tasarım çalışmasının kompozisyonunu resmileştirmenin yöntemleri nelerdir?
Çözümlerin önemli nitelikleri bilimsel geçerliliği, net odaklanması ve ekonomik etkinliğidir. Üretim yönetimi sorunlarına ilişkin kararlar almak için sistem yaklaşımına dayalı bir yöntem kullanılır. mantıksal yöntem resmileştirilmiş bir yöntemdir.
Resmileştirme derecesine göre - resmileştirilmiş ve resmi olmayan yöntemler. Bir işletmenin finansal analizini gerçekleştirirken resmileştirilmiş yöntemler esastır; doğası gereği objektiftir ve katı analitik bağımlılıklara dayanır. Gayri resmi yöntemler(uzman değerlendirme yöntemi, karşılaştırma yöntemi) mantıksal bir açıklamaya dayanmaktadır analitik teknikler Sonuç, analistin sezgisinden, deneyiminden ve bilgisinden büyük ölçüde etkilendiğinden bunlar özneldir.
Araştırma yöntemlerinin tamamı, uzmanların bilgi ve sezgilerinin kullanımına dayalı yöntemler, sistemlerin resmileştirilmiş temsil yöntemleri, entegre yöntemler ve
İncelenen sistemin gelişiminin ana göstergeleri arasındaki bağlantıları resmileştirmenin mümkün olduğu durumlarda, gerçeklere dayalı veya resmileştirilmiş yöntemler kullanılır.Gerçekçi yöntemlerin sezgisel (uzman) yöntemlere göre avantajı, tahminin nesnelliğini arttırmak, çeşitli seçenekleri değerlendirme yeteneğini genişletmek ve büyük miktarda kaynak tasarrufuna olanak tanıyan tahmin sürecini otomatikleştirmektir.
Ancak resmileştirmeyle birlikte pek çok şey analiz kapsamı dışında kalır ve resmileştirme derecesi ne kadar yüksek olursa, bilgi de o kadar zayıf olur. genel durum bir model olduğu ortaya çıktı.
Resmileştirilmiş yöntemler ikiye ayrılır genel prensip Eylemler dört gruba ayrılır: 1.
Ekstrapolasyon (istatistiksel) yöntemleri.
2.
Sistem-yapısal yöntemler ve modeller.
3.
İlişkisel yöntemler.
4.
İleri düzey bilgi yöntemleri. Listelenen yöntemleri daha ayrıntılı olarak ele alalım. 2.4.1.
Tahmine dayalı ekstrapolasyon yöntemleri (istatistiksel)
İkinci aşama acil tahmindir. Bu aşamada bulunan örüntülere göre tahmin edilen göstergenin, değerin veya özelliğin beklenen değeri belirlenir. Elde edilen sonuçlar henüz nihai olarak kabul edilemez çünkü bunların değerlendirilmesi ve kullanılması, modelin tanımında ve oluşturulmasında yer almayan faktörler, koşullar ve sınırlamaların dikkate alınmasını gerektirir. Ara sonuçlarda ayarlamalar, koşullardaki beklenen değişikliklere uygun olarak yapılmalıdır.
Tahmin teorisi15 kitabında belirtildiği gibi, istatistiksel yöntemler zaman serilerinin veya rastgele örnekleme verilerinin oluşturulmasına ve analizine dayanmaktadır. Kitabın yazarları ayrıca tahmine dayalı ekstrapolasyon, korelasyon ve regresyon analizi yöntemlerini de içerir ve istatistiksel yöntemler grubunun bu yöntemi içerebileceğini belirtir. maksimum olasılık ve ilişkisel yöntemler - simülasyon ve mantıksal analiz. Ancak bizce ekstrapolasyon yöntemleri ile matematiksel yöntemleri ayırmak doğrudur.
Ekonomik sistemin gelişimine ilişkin incelenen göstergelerin dinamikleri, iki farklı niceliksel yöntem grubu kullanılarak tahmin edilebilir: tek parametreli ve çok parametreli tahmin. Her iki yöntem grubunda da ortak olan şey, her şeyden önce parametrik tahmin için kullanılan matematiksel fonksiyonların geçmiş döneme ait ölçülen değerlerin değerlendirmesine dayanmasıdır (geriye dönük). Tek parametreli tahmin, tahmin edilen parametre (değişken) ile geçmiş değeri veya zaman faktörü arasındaki işlevsel ilişkiye dayanır:
U+1 = Evet? yt-v ..., yj.
Bu tür tahminler işlenirken trend ekstrapolasyonu, üstel düzeltme veya otoregresyon yöntemi kullanılır.
Çok değişkenli tahminler, tahmin edilen parametre ile diğer bazı bağımsız değişkenler arasında nedensel bir ilişki olduğu varsayımına dayanır:
I+1 = f (x^ veya y, +1 = f (%1, x2, ..., xn).
Haftalık veya aylık olarak değişen göstergelerin kısa vadeli (bir yıldan az) tahmininde tek parametreli yöntemler kullanılmalı; çok parametreli olanlar orta ve uzun vadeli tahminler için haklıdır. Belirli bir parametrik tahmin yönteminin seçimi aynı zamanda başlangıçtaki istatistiksel temelin niteliğine de bağlıdır. Başlangıç verisi olarak alınabilirörnek gözlemler Ve. İlk durumda regresyon bir tahmin aracı olarak kullanılır. Rastgele bir örnekten çok daha sık olarak, zaman serileri tahmin için bilgi tabanı görevi görür. Daha sonra trendler, otoregresyon, karma otoregresyon vb. tahmin araçları olarak hareket eder. Yeterli bir yaklaşımın seçimi, dış faktörler bağımlı değişkenin değerini etkileyip etkilemediği, bağımlı değişkenin aynı değişkenin önceki değerlerinden etkilenip etkilenmediği vb.
Genel olarak, belirli bir istatistiksel parametrik tahmin yönteminin seçilmesi süreci Şekil 1'de gösterilmektedir. 2.216.
Basit ekstrapolasyon yöntemleri. En yaygın tahmin yöntemlerinden biri ekstrapolasyondur, yani. Geçmişte gözlemlenen eğilimlerin geleceğe uzanması. Ekstrapolasyon aşağıdaki varsayımlara dayanmaktadır.
1.
Bu olgunun gelişimi makul bir şekilde düzgün bir gidişatla, yani bir trendle karakterize edilebilir.
2. Geçmişte gelişme eğilimini belirleyen genel koşullar gelecekte önemli değişikliklere uğramayacaktır. Pirinç. 2.2. Seçim şeması
istatistiksel yöntem
tahmin
Fonksiyonun değerini belirleyen basit bir ekstrapolasyon temsil edilebilir.
Y+1 = f(y*,L),
burada y + ekstrapolasyonlu seviye değeridir;
y** - ekstrapolasyon temeli olarak alınan düzey;
L - kurşun dönemi.
En basit ekstrapolasyon, serinin ortalama özelliklerine dayanarak gerçekleştirilebilir: ortalama seviye, ortalama mutlak artış ve ortalama büyüme oranı. Eğer serinin ortalama seviyesi değişme eğiliminde değilse veya bu değişim önemsiz ise bu durumda kabul edebiliriz. Ortalama ise
mutlak artış
değişmeden kalırsa seviyelerin dinamikleri aritmetik ilerlemeye karşılık gelecektir
Ortalama büyüme oranı değişme eğiliminde değilse tahmin değeri aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanabilir:
İÇİNDE burada t ortalama büyüme oranıdır; Y* ekstrapolasyon için temel alınan düzeydir. bu durumda gelişme bekleniyor
geometrik ilerleme
veya üstel olarak.
Üstel düzeltme yöntemi genellikle bir grup uyarlanabilir yöntem olarak sınıflandırılır. Modellerin uyarlanabilir ve uyarlanamaz olarak bölünmesinin oldukça keyfi olduğunu belirtmekte fayda var. “Adaptasyon” kelimesi (Latince adaptatio'dan), olguların ve süreçlerin yapı ve işlevlerinin varoluş koşullarına uyarlanması anlamına gelir. Tahmin ile ilgili olarak adaptasyon süreci aşağıdaki gibidir. Bazı başlangıç durumlarından bir seri modeli kullanılarak bir tahmin yapılsın. Bir birim zaman geçene kadar bekleriz ve tahmin sonucunu gerçekleşen gerçek değerle karşılaştırırız. Tahmin hatası geri bildirim sistemin girişinde alınır ve davranışını serinin dinamikleriyle daha iyi uyumlu hale getirmek için modeli ayarlamak (ayarlamak) için kullanılır. Daha sonra bir sonraki zaman noktası vb. için bir tahmin yapılır. Bu nedenle uyarlamalı yöntemlerde serinin farklı üyelerinin değeri aynı değildir. Tahmin noktasına en yakın gözlemlere daha fazla ağırlık ve bilgi değeri verilir.
Trend ekstrapolasyonu yöntemi. Trend modeli, tahmin edilen veya analiz edilen bir göstergedeki değişimi yalnızca zamana bağlı olarak açıklayan ve y = f(t) formundaki matematiksel bir modeldir. Tahminde trend modellerini kullanan yönteme trend ekstrapolasyonu yöntemi denir. Bu, geçmiş eğilimlerin geleceğe yansıtılması şeklinde sunulan kalkınmanın katı ataletini ve en önemlisi kalkınma göstergelerinin belirli faktörlerden bağımsızlığını varsaydığı için "naif" tahmin olarak adlandırılan pasif tahmin yöntemlerinden biridir. . Geçmişte oluşan trendlerin geleceğe aktarılamayacağı açıktır. Bunun nedenleri aşağıdaki gibidir:
a) kısa vadeli tahminlerde, geçmiş ortalamaların ekstrapolasyonu, trendlerden her iki yöndeki olağandışı sapmaların ihmal edilmesine (veya fark edilmemesine) yol açar. Aynı zamanda mevcut (kısa vadeli) tahmin veya plan için asıl görev bu sapmaları öngörmektir;
b) uzun vadeli tahminler için aşağıdakiler kullanılır: yüksek seviyeüretilen ürünlerin yapısındaki değişiklikleri, ürünlerin kendisini, üretim teknolojisindeki değişiklikleri, pazar özelliklerini dikkate almayan toplama, ör. stratejik planlamanın ana görevlerini oluşturan her şey.
otoregresif modeller. Modeli sabit süreç yt göstergesinin değerini doğrusal bir kombinasyon olarak ifade eden sonlu sayı Bu göstergenin önceki değerleri ve toplamsal bir rastgele bileşen, otoregresif model olarak adlandırılır:
y = a + FU-1 + ^
burada a bir sabittir;
Ф - denklem parametresi;
єt - rastgele bileşen.
Eğilim ekstrapolasyonu hariç, dikkate alınan yöntemler uyarlanabilirdir, çünkü uygulanma süreci, önceki seviyelerin etki derecesi dikkate alınarak öngörülen göstergenin zaman-sıralı değerlerinin hesaplanmasından oluşur.
En küçük kareler yöntemi (LSM). En küçük kareler yönteminin ortaya çıkışı Carl Friedrich Gauss'un çalışmalarına dayanmaktadır. XVIII'in sonu V. ve 19. yüzyılın başı. Astronomi Araştırmalarında. Bu yöntem en çok bilineni oldu temel işler birçok istatistikçi ve matematikçi ve bunun ekonomik ve istatistiksel hesaplamalardaki uygulamaları.
Önemi nedeniyle çok uluslu şirketleri kısaca ele alalım. basit örnek iki değişken x ve y arasındaki bağımlılıklar; y, x'e bağlıdır. Aralarındaki ilişkinin doğrusal olmadığı ve bir parabol ile tanımlandığı tespit edilirse; ikinci dereceden polinom
y = a0 + a1x + a2x2
a0, a1, a2 parametreleriyle, sorun üç bilinmeyen parametrenin bulunmasına indirgenir.
Gözlem sayısı (serideki düzey sayısı) n olduğunda, x ve y'nin değerleri iki veri serisiyle temsil edilir: y1, y^ ..., yn ve xv ^ ..., xn.
Gözlem verilerinden elde edilen tüm değerler kesinlikle parabol denkleminin tanımladığı çizgiye uyuyorsa, o zaman her nokta için eşitlik doğru olacaktır.
y" - a0 + aX + 02xf = 0.
Ancak gerçekte
Y - a + a X + aj xf = A t,
Ölçüm hataları ve rastgele hesaba katılmayan faktörler nedeniyle ortaya çıkan. Hatanın minimum olacağı şekilde regresyon katsayılarını bulmak gerekir. Mutlak sapmaların toplamını (modülo) veya kübik sapmaların toplamını veya en büyük mutlak hatayı en aza indirebilirsiniz. Ancak en uygun yaklaşım sapmaların karesini en aza indirmektir.
S = X A2 ^ dk. t=1
Karesel sapmaların en aza indirilmesi, sayının şu özelliğine sahiptir: normal denklemler bilinmeyen parametre sayısına eşittir. Miktarın en aza indirilmesi
S = X AH = X(y - (- a1 xt - a2x2) -> min t=1 t=1
üç parametrenin her biri için üç denklem verir. Bilinmeyen parametrelerin değerlerini bulmak için, belirtilen toplamın kısmi türevlerini bu parametrelere göre sıfıra eşitlemek gerekir:
2X (y - a0 - ajX - apx2) = 0,
2X (y - a0 - ajX - maymun2) = 0,
2^(y - a0 - a1x - apx2) = 0.
En basit dönüşümleri gerçekleştirmek bir normal denklem sistemine yol açar
na0 + a ? x + a2 ? x2 = ? sen,
A0 mı? x + a1 ? x2 + a2 ? x3 = ? ah, öyle mi? x2 + a1 ? x3 + a2? x4 = ? ah2.
Bilinmeyen parametrelere göre bir doğrusal denklem sistemini yöntemlerden herhangi birini kullanarak çözmek, a0, a1, a2 değerlerini verir. Tipik olarak, üçüncü derecenin üzerindeki polinomlar pratikte kullanılmaz ve böyle bir polinomun normal denklem sistemi sırasıyla dört denklemden oluşacaktır.
OLS, nispeten az sayıda gözlemle bile yeterli tahminlere yol açar. Tahminler nokta ve aralık olabilir. Nokta tahminleri tarafsızlık, verimlilik ve tutarlılık özelliklerine sahiptir.
Bununla birlikte, örnek verilerden bir parametrenin gerçek değerine ilişkin herhangi bir tahmin, yalnızca belirli bir güvenilirlik derecesi ile yapılabilir. Bu güvenilirliğin derecesi güven aralıkları oluşturularak belirlenir.
LSM, birçok bilinmeyenin fonksiyonu olan dolaylı gözlem verilerinin olduğu durumlarda da kullanılabilir. MNC temelidir regresyon analizi, dikkate alınan önkoşulları yerine getirirken kullanılır. Uygulanmasının bir koşulu da regresyon denklemlerinin parametrelere göre doğrusallığıdır. Regresyon türlerinin sınıflandırılmasına dayanan OLS, birinci sınıfın doğrusal ve doğrusal olmayan regresyonları için geçerlidir. 2.4.2.
Bugün, anlaşılmaz "formalizasyon" terimiyle çok sık karşılaşılabilir ve çoğu durumda farklı alanlar bilim ve teknoloji. Bilgisini isteyenler için resmileştirmenin ne olduğunu anlamaları tavsiye edilir. Makale bu terimin özünü tartışacak ve pratik uygulama işlem.
Genel anlamda bilimsel açıdan formalizasyon nedir?
Biraz dokunalım bilimsel yön. Formalizasyon kelimesinin “formalite” kelimesinden geldiği, yani koşullu ve hatta bazen olduğu gerçeğinden başlayacağız. soyut kavram Var olmayan bir nesnenin veya olgunun doğasını açıklamayı ve belirli bir ortamdaki belirli başlangıç koşulları altında özelliklerini tahmin etmeyi mümkün kılan.
Herhangi bir dilbilim modern dil düşüncenin ifadesi veya doğası ile hiç örtüşmez. Dolayısıyla mantığın kendisi, şu veya bu fenomeni tanımlamak için bazı soyut kavramları kullanmaya zorlanır. Bu şekilde görünüyor göreceli kavram olup bitenlerin formaliteleri.
Tahmin edilmesi zor olmadığından, biçimlendirmenin özü, bir nesnenin veya sürecin (dünyada mevcut olmasa bile) belirli özelliklerini tanımlamak veya önceden belirlemektir. şu anda) ve gerçek dünyada görünmesi durumunda kullanımını tahmin edin. Ama bu genel bir fikir. Resmileştirme kavramı çok daha geniştir. Öncelikle bilgisayar teknolojisine bakalım ve bu kavramın elektronik dünyasında nasıl kullanıldığına bakalım.
Bilgisayar resmileştirme
Bilgisayarlar konusuna değinecek olursak, bu tür bir biçimlendirme yöntemi daha ziyade başlangıçtaki işlemin işlenmesidir. verilen koşullar, yeterince izin veren yüksek derece doğruluğu belirlemek daha fazla davranış nesne veya süreç.
Hemen hemen tüm hava durumu hizmetleri bu prensiple çalışır. Bir kasırganın bilgisayar modeline sahip olarak onun döngüsünü ve karadaki veya sudaki gücünü tahmin edebilirsiniz.
Bilim adamının küresel ısınmayı tam olarak bu tekniğe dayanarak tahmin ettiği "Yarından Sonra" filmini hatırlayın. O geliştirmişti bilgisayar modeli Bu, gelecekteki olayları belirli bir olasılıkla tahmin etmeyi mümkün kıldı.
Bu örnekler formalizasyonun ne olduğunu açıkça açıklamaktadır.
Nesneleri ve süreçleri modellemenin ilkeleri
Biçimlendirmenin ana yöntemleri tahmin ve modellemedir. Bu tür teknolojiler yalnızca bilinmeyen nesneler veya süreçler hakkında nihai verileri elde etmek için kullanılır, ancak yüksek doğruluk hesaplamak.
Biçimlendirme türlerine bakarsanız, neredeyse hepsi yalnızca mantıksal sonuçlara ve hesaplamalara iner. Okuyucunun aralarında bir paralellik kurması zor olmayacaktır. bilgisayar modelleme aksiyomlara ve varsayımlara dayalı teoremlerin kanıtı vb.
Bakın aynı şey bir biçimlendirme yöntemi olarak da yorumlanabilir, çünkü pratikte ispatı doğrulamak mümkün değildir. Bu, özellikle ışığın yayılma sabiti, başarıya ulaşma eşiğinde zamanın yavaşlaması, zamanın artmasıyla ilgilidir. yerçekimi kütlesi nesne ve uzay eğriliği. Dedikleri gibi ellerinizle hissedemezsiniz, gözlerinizle göremezsiniz.
Bir zamanlar bunlar, bir bilim insanının basit deneylere dayanan cesur sonuçlarından başka bir şey değildi. Bugün bunların hepsi doğrulandı resmi bilim aynı bilgisayar modellemesine dayanmaktadır.
Resmileştirme aşamaları
Eğer dikkate alırsak bilgisayar sistemleri, daha sonra resmileştirmenin ilk aşaması sürecin bir açıklamasıdır. Ancak burada hiçbir araç kullanılmıyor sıradan dil(harfler, kelimeler, ifadeler, cümleler). Yalnızca seçilen programlama diline dayalı belirli bir algoritmayı kullanarak, ancak yalnızca genel bir sorun belirledikten sonra belirli bir tane oluşturabilirsiniz.
Başka bir deyişle, bir nesnenin veya sürecin davranışını modellerken, olup bitenin özü tamamen açıklanmalıdır. matematiksel semboller matematiksel bir algoritma kullanarak.
Biçimlendirmenin sonucu, incelenen teknolojinin pratikte uygulanmasından veya belirli bir şekilde uygulanmasından sonra takip edecek gerçek öngörülebilir bir olayın analizini elde etmektir. doğal süreç gerçek tezahür aşamasına girecek.
Aşağıda eldeki görevin kavramsallaştırılması yer almaktadır. Burada iki seçenek var: İlk durumda bu, niteliklerin ve özelliklerin kullanılması şeklinde bir yaklaşımın tanımıdır; ikinci seçenek, problemin belirlenmesi, kullanılan ilk verilerin toplanması, koşullar vb.nin yanı sıra bilişsel analizin kullanılmasını içerir.
Sonra ve başlangıç koşulları Nesneler ve süreçler arasındaki mevcut ilişkilerin yanı sıra yerel temsil tekniklerinin kullanımını ima eden anlamsal ilişkiler de incelenir.
Bunu, seçilen algoritmaya göre başlangıç verilerinin işlenmesi takip eder ve ardından hata yüzdesini gösteren sonuç görüntülenir. Kural olarak %5'i aşmaz ve çoğu durumda olasılık sonucu %99'a ulaşır. Herhangi bir kişi veya makine yine de bir "güvenlik payı" bırakır, çünkü her şeyi kesinlikle hesaba katmak imkansızdır.
Bütün bunlara neden ihtiyaç duyuldu?
Ona bakarsanız, bu tür ilkeler nesnelerin ve süreçlerin davranışlarını analiz etmenize olanak tanır. Başka bir deyişle belirli bir sürecin nasıl gelişeceğini tahmin etmek mümkündür.
Artık resmileştirmenin ne olduğu açık. Basit bir örneğe bakalım.
Formalizasyonun pratikte uygulanması, basit örnekler
Diyelim ki bazı uzmanlar yeni bir uçak tasarımı geliştirdi. Projenin yüksek maliyeti göz önüne alındığında, havadaki davranışına ilişkin ön tahmin yapılmadan orijinal boyutta bir model oluşturmak tamamen pratik olmayan bir iştir. Üstelik Boeing büyüklüğünde bir uçakla aynı rüzgar tünelinde test yapılması da tamamen gerçekçi değil.
Resmileştirme, geleceğin önceden belirlenmiş özellikleri göz önüne alındığında, uçak(hava direnci, yandan rüzgar, yükseklik ve rüzgar tünelinin parametreleri ve diğer özellikler) model uçak yapmadan uçuşu simüle eder.
Bir başka örnek ise otomobil şirketleri tarafından gerçekleştirilen yeni otomobillerin test edilmesidir. Bu durumda ana resmileştirme yöntemi, önce hepsinin sanal bir teste tabi tutulması ve olumlu sonuçlar alındıktan sonra prototiplerin gerçek koşullarda test edilmek üzere üretime alınmasıdır.
Ana sonuçlar
Matematiksel modellemenin birçok yönden sonucu (yüzde yüz değilse de %95'e varan olasılıkla) serbest bırakma lehine güçlü bir argüman haline gelebilir modern teknoloji, hava durumunu tahmin etmenize, hatta tahmin etmenize yardımcı olacak sosyal davranış Dünyadaki olaylara tepki olarak.
Evet, evet! Dünyada da kendi kanunlarına uyuyor. Onu doğru yönde etkilemek yeterlidir. Bugün, toplumun belirli bir olaya tepkisini tahmin etmeyi mümkün kılan birçok program zaten oluşturulmuştur. Ve bunların hepsi resmileştirme örnekleri değil. Daha derine inerseniz, bununla her gün karşılaşıyoruz.
En çok biri parlak örnekler formalizasyon aynı zamanda Büyük Hadron Çarpıştırıcısında çarpışan temel parçacıkların tespiti olarak da adlandırılabilir. Ancak daha önce bu parçacığın varlığının saf teori olduğuna ve gerçek deneylerle kesinlikle kanıtlanamayacağına inanılıyordu.
Çözüm
Gördüğümüz gibi, sürecin özünün bilimsel karmaşıklığına rağmen formalizasyon kavramının örnekler kullanılarak anlaşılması kolaydır. Çoğu durumda, nihai sonucu önceden belirleyen belirli mantıksal zincirlerin kullanılması söz konusudur.
Sayfa 3
Bu alandaki ilk görevlerden biri tedariktir. mühendislik yöntemleri Mevcut yönetim sistemlerinin proje öncesi analizi, analizin resmileştirilmiş yöntemleri ve sonuçlarının sunumu, analizin bilgisayar kullanılarak yapılmasına olanak tanır. Bu tür yöntemler ve modeller, grafik teorisi ve matris cebiri aparatına dayanarak elde edilebilir.
Testlerin yapımı ve analizi, çalışmalarda belirtilen yöntemler kullanılarak gerçekleştirilebilir. araştırmaya adanmış Teşhis süreçlerinin algoritmalaştırılmasının resmileştirilmiş yöntemleri. Bilgi miktarının değerlendirilmesine dayanan kusur arama programlarını en aza indirmeye yönelik yöntemler bir şekilde ayrı düşünülmelidir. Kusur arama değerlendirmesinin hem eşit olasılıklı hem de eşit olasılıklı olmayan olaylar için mümkün olduğu gösterilmiştir. Sorunun görünen basitliğine rağmen, eşit olmayan olası eleman kusurlarına sahip sistemler için en uygun kusur arama programını belirlemek zordur.
Ayrık dönüştürücü kavramı, programlama teorisindeki belirli problemlerin incelenmesinde ve bilgisayar yapılarının tasarlanması için resmileştirilmiş yöntemlerin oluşturulmasında otomata teorisinin uygulanmasına giderken ortaya çıktı.
Bu durumda, bazı durumlarda, bireysel göstergeler arasındaki korelasyonlar dikkate alınabilir, ancak yukarıda belirtilen resmileştirilmiş yöntemlerin ana dezavantajı geçerliliğini korur - ilk bilgilerin bireysel bileşenlerinin eşitsizliğinin dikkate alınmasının imkansızlığı.
Enjekte edilen suya çeşitli kimyasal reaktifler eklendiğinde rezervuarlarda meydana gelen süreçlerin incelenmesi ve daha da önemlisi, birikintiyi etkilemek için en iyi teknolojiyi bulmak için oldukça resmileştirilmiş yöntemlerin oluşturulması büyük ilgi görmektedir.
Etkiyi azaltmak için öznel faktörler Hesaplamalar yaparken ve elde edilen sonuçların güvenilirlik ve güvenilirlik derecesini arttırmak için, resmileştirilmiş yöntemlere dayanarak dolaşımdaki nakit paranın optimal banknot yapısını belirlemeye olanak tanıyan ekonomik ve matematiksel bir model geliştirilmiştir. Bu model ticari kuruluşların gelir düzeyine bağlı olarak banknot ve madeni paralara olan talep hacminin makro düzeyde sıralanmasını içerir.
Bir sistemin geliştirilmesini planlarken, teknoloji ile kaynak görevleri arasındaki ilişki, çeşitli kaynak türlerinin kullanılması ihtiyacı vb. gibi faktörlerin dikkate alınması gerekir. Resmileştirilmiş planlama yöntemlerinin kullanılması, seçim konusunda makul bir yaklaşıma izin verir. optimal geliştirme sırası bilgi desteği ACS.
Sistematik yaklaşım V kimyasal teknoloji[4, 45, 47, 49], asıl görevi genel bir metodolojinin yanı sıra resmi olmayan veya buluşsal ve resmileştirilmiş yöntemleri geliştirmek olan metodolojik bir yöndür. kapsamlı araştırma ve karmaşık kimyasal ve kimyasal taşıma sistemlerinin oluşturulması farklı türler ve sınıflar. Sistematik yaklaşım, diyalektik materyalizmin en önemli yasalarından birine dayanmaktadır - incelenen herhangi bir olgunun yalnızca bir olgu olarak kabul edilmediği, dünyadaki ve toplumdaki fenomenlerin evrensel bağlantısı, etkileşimi ve karşılıklı bağımlılığı yasası. bağımsız sistemler ama aynı zamanda daha büyük bir sistemin alt sistemleri olarak da.
Gelecekte elbette daha derinlemesine formülasyonlar ve kanıtlanmış matematiksel modeller Ancak bu ilk sonuçlar bile, teknoloji uzmanına tüm süreçleri dikkate alma fırsatı veren en uygun tasarım çözümlerini bulmak için sorunları çözmeye yönelik resmileştirilmiş yöntemlerin potansiyelini göstermeyi mümkün kılmaktadır. olası seçenekler uygulama teknolojik süreçler ve mevcut jeolojik ve teknik bilgilerin en verimli şekilde kullanılması.
Kimyasal teknolojide sistem yaklaşımı, temel amacı genel bir stratejinin yanı sıra karmaşık kimyasal teknolojik süreçlerin (CTP) ve CTS'nin entegre çalışması ve oluşturulması için resmi olmayan veya buluşsal ve resmileştirilmiş yöntemlerin geliştirilmesi olan metodolojik bir yöndür. farklı tür ve sınıflarda. Sistemik yaklaşım, belirli bir CTS'ye dahil edilen CTP'lerin ara bağlantısının ve etkileşiminin, bu CTS'de, birbirine bağlı olmayan bireysel CTS'nin doğasında olmayan temelde yeni özelliklerin ortaya çıkmasını sağladığını varsayar.
En tipik temsili ürünlerden bazılarını, örneğin tüm elma çeşitlerini - bir tane kullanmak gerekir. Bu tür bir seçim için resmileştirilmiş bir yöntem yoktur. Sonuç olarak, iyi bir endeks oluşturma sorunu büyük ölçüde sezgisel değerlendirmeler alanına kayıyor: bir yandan sonucu çarpıtmamak, diğer yandan Fiyatlar ve hacimler hakkında ilk bilgilerin elde edilmesi görevinin pratik fizibilitesini sağlamak.
Bu sorunun zorunlu olarak bilinen yöntemleri kullanarak çözülmesinin mümkün olduğu ortaya çıktı. okul kursu Matematik zordur. Bu nedenle burada matris hesabının kullanımına dayalı resmileştirilmiş bir çözüm yöntemi önerilecektir. Üstelik bu istisnanın ortaya çıkma sırası karar vericinin kendisi tarafından seçilir. büyük sistemler(örneğin, 2000 denklem ve aynı sayıda değişkenle) yukarıdaki yöntemlerin kullanılması pratik değildir. Burada Carl Friedrich Gauss tarafından geliştirilen, değişkenlerin sıralı eliminasyonu yönteminin modifikasyonlarından birine bakacağız. Banashevich, 1938. Karar sürecini uygun, görünür bir biçimde yazmanıza olanak tanır ve hesaplamaların kontrolünü kolaylaştırır.
Aynı zamanda uygulama, sezgisel değerlendirmelere dayanarak, deneycinin kural olarak yeterince eksiksiz bir rakip hipotezler sistemini yetkin bir şekilde seçemediğini göstermektedir, özellikle de eğer hakkında konuşuyoruzÇok aşamalı reaksiyonlar hakkında. Çözüm için resmileştirilmiş yöntemlerin geliştirilmesine acil ihtiyaç vardır. bu aşama genel şema reaksiyon sisteminin stokiyometrik analizine dayanmaktadır. Stokiyometrik analiz tekniklerinin kullanılması araştırmacının tüm verileri belirlemesine olanak tanır. olası reaksiyonlar Reaksiyon sisteminin tüm moleküler tipleri arasında, temel olarak, karmaşık bir kimyasal reaksiyonun ortaya çıkması için olası mekanizmalar hakkında hipotez sistemleri oluşturun ve her mekanizma için doğru olanı doğru bir şekilde türetin. kinetik modeli, en kullanışlı ve kompakt biçimde sunulmaktadır.
Bu sistem araştırması bilimsel bilginin oluşumu ve dolaşımı yalnızca bağımsız bir öneme sahip değildir. Bilgi dizilerini analiz etmek ve optimize etmek için herhangi bir resmileştirilmiş yöntem geliştirirken gereklidir. Bunun nedeni, organizasyonel ve teknik sistemlerin yönetiminin otomasyonunun, uygulama amacının özellikleri dikkate alınmadan etkili olamayacağıdır.
Planın resmileştirilmiş yöntemler kullanılarak geliştirilen versiyonu temeldir ve yeni fikirlerin etkisi altında yeni seçenekler ortaya çıkar.