Розроблено метод побудови емпіричних моделей складних процесів на базі генетичних алгоритмів, що надає можливість, у порівнянні з індуктивним методом самоорганізації моделей, значно скоротити витрати машинного часу на їх реалізацію. Використано підхід, що надає можливість складну модель розглядати як композицію трьох складових - лінійного тренда, коливальної складової з некратними частотами і рівняння регресії, що спрощує процес побудови складних моделей. Для реалізації запропонованого методу розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення. На конкретному прикладі залежності рівня води в р. Дністер від погодних умов показано, що модель, побудована на базі запропонованого методу, з достатньою точністю описує поведінку складних процесів. Отримана емпірична модель може бути використана для прогнозування рівня води залежно від погодних умов.Розроблено метод побудови емпіричних моделей складних процесів на базі генетичних алгоритмів, що надає можливість, у порівнянні з індуктивним методом самоорганізації моделей, значно скоротити витрати машинного часу на їх реалізацію. Використано підхід, що надає можливість складну модель розглядати як композицію трьох складових - лінійного тренда, коливальної складової з некратними частотами і рівняння регресії, що спрощує процес побудови складних моделей. Для реалізації запропонованого методу розроблено алгоритмічне і програмне забезпечення. На конкретному прикладі залежності рівня води в р. Дністер від погодних умов показано, що модель, побудована на базі запропонованого методу, з достатньою точністю описує поведінку складних процесів. Отримана емпірична модель може бути використана для прогнозування рівня води залежно від погодних умов.

  Повний текст PDF - 197.401 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"