АННОТАЦИЯ 3
Введение 5
1 Описание математической модели фирмы 6
2 Постановка задачи 8
3 Синтез оптимального фильтра 9
4 Оценка неизвестного входа в объекте 12
5 Результаты моделирования 14
Заключение 44
Список использованных источников и литературы 45
Приложение А Программа. Моделирование алгоритма обработки информации фильтра калмана с использованием оценки неизвестного входа (без сглаживания) 46
Приложение Б Программа. Моделирование алгоритма обработки информации фильтра калмана с использованием сглаженной оценки неизвестного входа. метод простого скользящего среднего 47
Приложение В Программа. Моделирование алгоритма обработки информации фильтра калмана с использованием сглаженной оценки неизвестного входа. метод взвешенного скользящего среднего 48
Приложение Г Программа. Генерация данных модели фирмы. генерируется вектор состояний и вектор наблюдений 49
Приложение Д Функции для оценок среднеквадратических отклонений компонент вектора неизвестного входа и фильтрац
Современные представления об управлении фирмы базируются на том, что производственный процесс и процесс сбыта в организации необходимо четко определять, измерять, анализировать и улучшать. Успешной фирмой можно назвать ту, что непрерывно старается максимизировать свою прибыль и наладить эффективный процесс производства.
Для достижения этих целей, организации необходимо иметь точную информацию о текущих процессах производства и сбыта. Исходя из анализа данной информации, фирма с помощью управления может оптимизировать процесс выпуска и продажи товара.
Для получения такой информации в современной экономике все чаще и чаще прибегают к методу математического моделирования. Но в этом случае необходимо учитывать тот факт, что модель может выдавать или получать данные с некоторой ошибкой. Для устранения влияния таких ошибок существуют алгоритмы обработки данных, позволяющие повысить точность оценок характеристик экономического процесса .
В качестве объекта исследования рассмотрена дискретная модель производства, сбыта и хранения продукции, а именно модель фирмы, производящей один вид товаров.
Целью дипломной работы будет являться исследование и разработка алгоритмов обработки информации, поступающей с дискретной модели фирмы, с учетом аддитивных неизвестных возмущений.
В ходе работы описан и модифицирован алгоритм обработки информации, на основе калмановской фильтрации, с учетом аддитивных неизвестных возмущений. А также приведены алгоритмы, позволяющие оценить аддитивный неизвестный вход в объекте.
Рассмотренные в работе алгоритмы позволяют повысить точность оценивания показателей экономического объекта
Предложено использовать алгоритм калмановской фильтрации в качестве метода обработки информации для стохастической модели фирмы.
Выполнена обработка информации для модели фирмы с использованием модифицированного фильтра Калмана с вычислением оценок неизвестного входа.
Выполнено сравнение алгоритмов фильтрации с использованием и без использования сглаженных оценок неизвестного входа, с использованием алгоритмов сглаживания типа простейшего скользящего сглаживания (МПСС) и взвешенного скользящего сглаживания (МВСС). Результаты моделирования показали лучшее качество оценок вектора состояния и неизвестного входа при использовании алгоритмов оценивания неизвестного входа с дополнительным сглаживанием.
Разработаны программы моделирования алгоритмов обработки информации с использованием пакета прикладных программ Mathcad 15.
