Метод побудови математичних моделей складних процесів на засадах генетичних алгоритмів

Abstract

Розроблений метод побудови математичних моделей складних процесів на засадах генетичних алгоритмів. У порівнянні з багаторядним алгоритмом групового урахування аргументів даний метод дає можливість синтезувати математичні моделі будь-якої складності без попереднього вибору числа рядів селекції. Метод знайде застосування для підвищення точності прогнозів коливних процесів, наприклад, рівня ріки Дністер.

Разработан метод построения математических моделей сложных процессов на основе генетических алгоритмов. По сравнению с многорядным алгоритмом учета аргументов данный метод дает возможность синтезировать математические модели любой сложности без предварительного выбора числа рядов селекции. Метод найдет применение для повышения точности прогнозов колеблющихся процессов, например, уровня реки Днестр.

The Method of Constructing Mathematical Models of Complex Processes on the Basis of Genetic Algorithms is worked out. The current method gives the possibility to synthesize the model any difficulty without the previous choice of a number of selection rows as opposed to the multiple-row algorithm of a collective consideration of the arguments. This method will find the application for increasing the accuracy of prognosis concerning the oscillating processes, for example the level of the Dniester river.