Ситуаційно-індуктивне моделювання в задачах екстраполяційного прогнозування за даними моніторингу

Abstract

Запропоновано підхід до екстраполяційного прогнозування явищ та процесів за даними моніторингу, що ґрунтується на ідеї ситуаційно-індуктивного моделювання. Згідно з цим підходом результати ситуаційного моделювання в межах вибіркових рядів динаміки, яким властива монотонність трендів або квазістаціонарність поведінки змінних моделей на відповідних часових інтервалах, формують підґрунтя для наступної побудови індуктивних моделей. Індуктивні моделі виконуються як моделі "рівнів" за результатами ситуаційного моделювання. На основі ситуаційних моделей в межах інтервалів часу, де ситуаційні моделі вважаються адекватними, здійснюється оперативне прогнозування (в режимі реального часу), а на основі індуктивних моделей, за допомогою яких у межах спостережених даних відслідковується еволюція ситуаційних моделей, виконується строкове прогнозування зі встановленням ситуаційних моделей для майбутніх часових періодів.

Предложен подход к прогнозированию явлений и процессов с использованием экстраполяций по данным мониторинга, базирующийся на идее ситуационно-индуктивного моделирования. В соответствии с этим подходом результаты ситуационного моделирования в пределах выборочных динамических рядов, которым свойственна монотонность трендов либо квазистационарность поведения переменных моделей на соответствующих интервалах времени, формируют основание для последующего построения индуктивных моделей. Индуктивные модели исполняются как модели "уровней" за результатами ситуационного моделирования. На основе ситуационных моделей в пределах интервалов времени, где ситуационные модели являются адекватными, осуществляется оперативное прогнозирование (в режиме реального времени), а на основе индуктивных моделей, при помощи которых в пределах наблюдаемых данных отслеживается эволюция ситуационных моделей, выполняется сроковое прогнозирование с установлением ситуационных моделей для будущих временных периодов.

The approach to forecasting phenomena and processes with extrapolations using monitoring data and based on the idea of situational-inductive modelling is proposed. According to this approach, results of situational modelling within the samples time series, which are characterized by the monotony of trends or quasi stationary behaviour of variables of models at the appropriate time intervals, form the basis for the subsequent construction of inductive models. Inductive models are performed as models of "levels" which are based on the results of the situational modelling. Herewith, on the basis of situational models within intervals where situational models are considered adequate, the operational forecasting (in real time) is carried out, and on the basis of inductive models by means of which within the observed data the evolution of situational models is controlled, the term forecasting is carried out to establish situational models for future time periods.