Формалізовано задачі оперативного управління виробництвом об'ємних монокристалів кремнію за методом Чохральського (ОМКЧ), під час вирішення яких використовуються коефіцієнт витягання матеріалу (КВМ) і коефіцієнт виходу в готову продукцію (КВГП). Запропоновано підхід до структурного синтезу ARIMA-моделей часових послідовностей, що базується на використанні нейронної мережі типу MLR для визначення структури моделі. Розроблено алгоритми кластеризації, які дозволяють розробити вхідну множину часових послідовностей на деякі непересічні підмножини з близькими значеннями характеристик з метою зниження трудомісткості їх моделювання. Удосконалено метод побудови узагальненого прогнозу за множиною часткових прогнозів шляхом реалізації адаптивного оцінювання параметрів комбінування залежно від поточних значень міри точності часткових прогнозів, що забезпечило підвищення якості узагальненого прогнозу.

  Скачати повний текст