
Тип работы:	Предмет:	Язык работы:

СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Работа №	29290
Тип работы	Диссертация
Предмет	экономика
Объем работы	137
Год сдачи	2004
Стоимость	500 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено	478

Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Содержание

Введение............................................................................................................................................. 4
1. Модели и методы прогнозирования на основе временных рядов............................................ 8
1.1. Временные ряды..................................................................................................................... 8
1.1.1. Определение временного ряда....................................................................................... 8
1.1.2. Генезис наблюдений, образующих временной ряд ..................................................... 9
1.1.3. Основные задачи анализа временных рядов .............................................................. 10
1.1.4. Стационарные временные ряды и их основные характеристики ............................. 10
1.2. Обзор, математических моделей, применяемых при анализе временных рядов........... 11
1.2.1. Регрессионные модели.................................................................................................. 11
1.2.2. Модель авторегрессии (АР).......................................................................................... 27
1.2.3. Модель скользящего среднего (СС) ............................................................................ 29
1.2.4. Смешанные модели авторегрессии – скользящего среднего (АРСС)...................... 30
1.2.5. Описание периодических процессов рядами Фурье.................................................. 31
1.3. Модели и методы принятия решений................................................................................. 41
1.3.1. Постановки многокритериальных задач принятия решений.................................... 42
1.3.2. Характеристики приоритета критериев. Нормализация критериев ......................... 46
1.3.3. Принципы оптимальности в задачах принятия решений.......................................... 48
1.3.4. Метод аналитической иерархии................................................................................... 55
1.3.5. Методы порогов несравнимости ЭЛЕКТРА............................................................... 56
1.3.6. Диалоговые методы. Метод ограничений................................................................... 57
1.4. Выводы к главе 1 .................................................................................................................. 59
2. Модели и методы многокритериального прогнозирования...................................................... 60
2.1. Постановка задачи прогнозирования ................................................................................. 60
2.2. Критерии оценки качества прогнозирования .................................................................... 63
2.3. Решение задачи прогнозирования как задачи оптимизации............................................ 64
2.4. Алгоритм построения множества конкурирующих прогнозов ....................................... 66
2.5. Прогнозирование в диалоговом режиме с ЛПР ................................................................ 703
2.5.1. Особенности диалоговых методов принятия решений ............................................. 70
2.5.2. Диалоговый алгоритм решения задачи прогнозирования......................................... 73
2.6. Аддитивные модели прогнозирования............................................................................... 79
2.6.1. Определение наличия неслучайной составляющей во временном ряду ................. 79
2.6.2. Анализ тренда................................................................................................................ 81
2.6.3. Анализ сезонной компоненты...................................................................................... 83
2.6.4. Анализ случайной компоненты ................................................................................... 83
2.7. Выводы к главе 2 .................................................................................................................. 84
3. Программная реализация системы прогнозирования.............................................................. 85
3.1. Структура информационной системы «Эпиднадзор» ...................................................... 85
3.2. Объектная модель системы прогнозирования................................................................... 86
3.2.1. Диаграммы классов....................................................................................................... 86
3.2.2. Описание классов подсистемы прогнозирования...................................................... 89
3.3. Пользовательский интерфейс системы прогнозирования................................................ 98
3.3.1. Назначение основных элементов интерфейса пользователя .................................... 98
3.3.2. Настройка параметров прогнозирования.................................................................... 99
3.3.3. Настройка параметров отображения результатов прогнозирования ..................... 101
3.3.4. Выбор рационального прогноза в диалоговом режиме........................................... 103
3.4. Выводы к главе 3 ................................................................................................................ 104
4. Примеры построения прогнозов с помощью системы прогнозирования............................ 105
4.1. Использование диалогового алгоритма решения задачи прогнозирования при
построении прогноза................................................................................................................. 106
4.2. Влияние выбора формальной постановки задачи прогнозирования на
результаты прогнозирования ................................................................................................... 115
4.3. Выводы к главе 4 ................................................................................................................ 126
Основные результаты работы ...................................................................................................... 127
Список использованной литературы........................................................................................... 128
Приложение

Введение

В 2001 году постановлением Правительства Российской Федерации утверждена
Федеральная целевая программа «Предупреждение и борьба с заболеваниями социального
характера (2002–2006 годы)». В подпрограмме «Вакцинопрофилактика» этой программы
говорится о необходимости проведения работ по совершенствованию эпидемиологического
надзора за инфекциями, управляемыми средствами специфической профилактики, и
государственного контроля за проведением профилактических и противоэпидемических
мероприятий.
В рамках решения задач подпрограммы «Вакцинопрофилактика» создана и постоянно
совершенствуется «Компьютерная система эпидемиологического надзора за инфекционными
заболеваниями (федеральный уровень)» (далее информационная система «Эпиднадзор»),
предназначенная для автоматизации процедур сбора, хранения и обработки информации по
мониторингу за инфекционными заболеваниями. Основу системы составляет
интегрированная база данных, содержащая информацию, собираемую по формам
федерального государственного и отраслевого статистического наблюдения /33, 49/.
Актуальность обуславливается необходимостью решения задач, возникающих перед
государственной санитарно-эпидемиологической службой при осуществлении
эпидемиологического надзора за инфекционными заболеваниями и связанных с обработкой
и анализом поступающих статистических данных. Это задачи регламентированной
обработки статистической отчетности, постоянного наблюдения за эпидемическим
процессом во времени, оперативные ситуационные задачи, связанные с принятием
управленческих решений, задачи анализа причинно-следственных связей в складывающейся
обстановке, прогнозирования развития эпидемической ситуации /5/.
В работе содержатся теоретические положения, которые были положены в основу
подсистемы «Прогноз» информационной системы «Эпиднадзор», предназначенной для
поддержки принятия управленческих решений при эпидемиологическом надзоре за
инфекционными заболеваниями, а также примеры использования и результаты внедрения
этой системы в деятельность Департамента государственного санитарноэпидемиологического надзора Минздрава России и Федерального центра государственного
санитарно-эпидемиологического надзора Минздрава России.
В диссертационной работе предлагается методика решения задачи прогнозирования
на основе временных рядов с использованием стандартных методов, их комбинаций и5
модификаций известных методов. Особенности предлагаемого подхода состоят в
следующем:
• реализованы многокритериальное описание качества прогнозов, описание понятий
«хороший» или «оптимальный» прогноз;
• для разных ситуаций содержательно описаны требования к качеству прогнозов, которые
трансформированы в множество формальных постановок задач прогнозирования;
• сформировано множество прогнозных моделей, на основе ретроспективного анализа
осуществляется выбор вида и параметров моделей;
• используются прогнозные модели аддитивной структуры, позволяющие проводить
покомпонентный анализ составляющих временного ряда;
• система прогнозирования реализуется в диалоговом варианте.
Целью диссертационной работы являются разработка алгоритмов построения
прогнозов на основе анализа временных рядов, разработка методов формализации оценки их
качества, создание на основе этих методов и алгоритмов системы прогнозирования и ее
последующая интеграция в информационную систему эпидемиологического надзора за
инфекционными заболеваниями «Эпиднадзор».
Для достижения поставленной цели в работе поставлены и решены следующие задачи.
1. Анализ существующих методов прогнозирования на основе временных рядов.
2. Формулировка постановок многокритериальных задач прогнозирования.
3. Разработка методики оценки качества прогнозирования, учитывающей предпочтения
эксперта.
4. Разработка диалогового алгоритма рационального выбора «лучших» прогнозов.
5. Решение задач построения прогнозов как задач оптимизации.
6. Реализация подсистемы прогнозирования для информационной системы «Эпиднадзор».
7. Оценка работоспособности системы при прогнозировании инфекционной заболеваемости.
Для решения поставленных задач исследования были использованы методы
многокритериальной оптимизации, системного анализа и исследования операций,
математической статистики, эконометрики, теории реляционных баз данных, объектноориентированного проектирования и программирования.6
На защиту выносятся.
1. Многокритериальный подход при формализации постановки задачи прогнозирования,
включающий построение критериев оценки качества прогноза, постановку
оптимизационных задач для настройки прогнозных моделей.
2. Диалоговый алгоритм решения задачи прогнозирования как многокритериальной задачи
оптимизации на основе предложенных критериев оценки качества прогноза.
3. Предложенные в работе прогнозные модели, их структура и параметры.
4. Разработанная система прогнозирования на основе многокритериального анализа
временных рядов
Научная новизна диссертации заключается в предложении многокритериального
подхода при формализации постановки задачи прогнозирования. Множество предложенных
критериев оценки качества прогнозов трансформировано в формальные постановки задач
многокритериальной оптимизации, которые решаются на множестве конкурирующих
прогнозов. Для решения поставленных задач построено множество прогнозных моделей.
Разработан диалоговый алгоритм рационального выбора лучших прогнозов.
Практическая значимость работы состоит в том, что применение разработанной
системы прогнозирования в деятельности госсанэпидслужбы с последующим принятием
управленческих решений, направленных на профилактику и снижение инфекционной
заболеваемости, позволяет повысить качество и эффективность эпидемиологического
надзора за инфекционными заболеваниями в России.
Разработанная система прогнозирования на основе многокритериального анализа
временных рядов реализована как подсистема прогнозирования в информационной системе
эпидемиологического надзора за инфекционными заболеваниями «Эпиднадзор».
Информационная система «Эпиднадзор» находится в промышленной эксплуатации в
Департаменте государственного санитарно-эпидемиологического надзора Минздрава России
и Федеральном центре государственного санитарно-эпидемиологического надзора
Минздрава России

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!

ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Курсовые Статьи Диплом Рязань

Заключение

В диссертации предложены, успешно апробированы и внедрены методика,
математическое и программное обеспечение системы прогнозирования на основе
многокритериального анализа временных рядов. Система предназначена для решения задачи
прогнозирования с последующим принятием управленческих решений, направленных на
профилактику и снижение инфекционной заболеваемости, что позволяет повысить качество
и эффективность эпидемиологического надзора за инфекционными заболеваниями в России.
Получены следующие основные научные и практические результаты.
1. Предложено многокритериальное описание качества прогнозов на основании
сформированного множества критериев оценки их качества, учитывающих предпочтения
эксперта. Для различных ситуаций сформулированы требования к качеству прогнозов
как формальные постановки задачи прогнозирования.
2. Разработан алгоритм построения множества конкурирующих прогнозов, на котором
задача прогнозирования решается как задача оптимизации, где целевой функцией
является функция качества прогноза, сконструированная на основе критериев оценки
качества прогнозирования.
3. Разработан диалоговый алгоритм решения задачи прогнозирования как
многокритериальной задачи оптимизации на основе сформулированных критериев
оценки качества прогноза.
4. Описаны и адаптированы под решаемую задачу многокритериальной оптимизации
прогнозные модели аддитивной структуры, позволяющие проводить покомпонентный
анализ составляющих временного ряда: тренда, сезонной и случайной компоненты.
5. Разработанные алгоритмы и методы составили основу подсистемы «Прогноз»
информационной системы «Эпиднадзор», предназначенной для построения прогнозов на
основании данных об инфекционной заболеваемости. Информационная система
«Эпиднадзор» находится в промышленной эксплуатации в Департаменте
государственного санитарно-эпидемиологического надзора Минздрава России и
Федеральном центре санитарно-эпидемиологического надзора Минздрава России.

Литература

Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. – М.: Наука, 1990. –
240 с.
2. Аллен К. 101 Oracle PL/SQL. – М.: Лори, 2001. – 368 с.
3. Аммерааль Л. STL для программистов на С++. – М.: ДМК Пресс, 2000. – 240 с.
4. Анго А. Математика для электро- и радиоинженеров. – М.: Наука, 1967. – 780 с.
5. Беляев Е.Н. Роль санэпидслужбы в обеспечении санитарно-эпидемиологического
благополучия населения Российский Федерации. – М.: Издательско-информационный
центр Госкомитета санитарно-эпидемиологического надзора РФ, 1996. – 416 с.
6. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление: Пер. с англ.
Вып. 1 и 2. – М.: Мир, 1974. – 406 с.
7. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose. – М.: Лори, 2001. – 582 с.
8. Борисов В.И. Проблемы векторной оптимизации. Исследование операций //
Методологические аспекты. – М.: Наука, 1972. – С. 102–113.
9. Бунич А.Л. Бахтадзе Н.Н. Синтез и применение дискретных систем управления с
идентификатором. – М.: Наука, 2003. – 232 с.
10. Бэлсон Д., Гокмен М., Ингерем Дж. Внутренний мир Oracle8. Проектирование и
настройка: Пер. с англ. – Киев: Издательство «ДиаСофт», 2000. – 800 с.
11. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Сб. пер. с англ. – М.: Мир, 1976. –
230 с.
12. Геминтер В.И., Штильман М.С. Оптимизация в задачах проектирования. – М.: Знание,
1982. – 64 с.
13. Джонстон Дж. Эконометрические методы. – М.: Статистика, 1980. – 444 с.
14. Доугерти Кристофер Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА-М, 1997. – 402 с.129
15. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и
выбора вариантов систем. – М.: Наука, 1986. – 296 с.
16. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. – М.:
Знание, 1986. – 29 с.
17. Зеленский К.Х., Игнатенко В.Н., Коц А.П. Компьютерные методы прикладной
математики. – Киев: Дизайн, 1999. – 352 с.
18. Иванова В.М. Эконометрика. – М.: Соминтек, 1991.
19. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-декабрь 1998 года //
ЗНиСО. – 1999. – № 1 (70).
20. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-декабрь 1999 года //
ЗНиСО. – 2000. – № 1 (82).
21. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-декабрь 2000 года //
ЗНиСО. – 2001. – № 1 (94).
22. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-декабрь 2001 года //
ЗНиСО. – 2002. – № 1 (106).
23. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-декабрь 2002 года //
ЗНиСО. – 2003. – № 1 (118).
24. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-декабрь 2003 года //
ЗНиСО. – 2004. – № 1 (130).
25. Инфекционная заболеваемость в Российской Федерации за январь-июнь 2004 года //
ЗНиСО. – 2004. – № 7 (136).
26. Казанцев А.П., Матковский В.С. Справочник по инфекционным болезням. – М:
Медицина, 1979. – 248 с.
27. Кватрани Т. Визуальное моделирование с помощью Rational Rose 2002 и UML. – М.:
Издательский дом «Вильямс», 2003. – 192 с.
28. Кендалл М.Дж. Временные ряды: Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1981. – 199 с.130
29. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды:
Пер. с англ. – М.: Наука, 1976. – 736 с.
30. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и
замещения: Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.
31. Клюшин Д.А. Полный курс C++. Профессиональная работа. – Киев: Диалектика, 2004. –
672 с.
32. Компьютер и поиск компромисса. Метод достижимых целей / А.В. Лотов,
В.А. Бушевков, Г.К. Каменев, О.Л. Черных. – М.: Наука, 1997. – 239 с.
33. Концепция компьютерной системы эпидемиологического надзора за инфекционными
заболеваниями / А.С. Рыков, В.О. Хорошилов, М.П. Шевырева, К.С. Щипин // Сб. докл.
междунар. форума «Информатизация процессов охраны здоровья населения – 2001». –
М.: МИСиС, 2001. – С. 54–57.
34. Коржов В. Многоуровневые системы клиент-сервер // Сети. –1997. – № 6.
35. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. – М.: Наука, 1974. – 832 с.
36. Ладыженский Г. Технология «клиент-сервер» и мониторы транзакций // Открытые
системы. –1994. – №3.
37. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. – М.: Наука, 1979. – 200 с.
38. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений а также Хроника событий в
Волшебных Странах. – М.: Логос, 2000. – 296 с.
39. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. – М.: Наука,
1996. – 208 с.
40. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. – 4-е изд., испр. – М.: Дело,
2003. – 392 с.
41. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. – М.: Радио и связь,
1982. – 184 с.131
42. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. – М.: Статистика,
1979. – 253 с.
43. Лукашин Ю.П. Регрессионные и адаптивные методы прогнозирования. – М.: МЭСИ,
1997.
44. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. – М.:
Дело, 2000. – 400 с.
45. Малыхин В.И. Финансовая математика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА,
2000. – 247 с.
46. Мейерс С. Эффективное использование STL. Библиотека программиста. – СПб.: Питер,
2002. – 224 с.
47. Многокритериальные задачи принятия решений / Под ред. Д.М. Гвишиани,
С.В. Емельянова. – М.: Машиностроение, 1978. – 192 с.
48. Нейбург Э., Максимчук Р. Проектирование баз данных с помощью UML. – М.:
Издательский дом «Вильямс», 2002. – 288 с.
49. О концепции информационной инфраструктуры государственного эпидемиологического
надзора за инфекционными и паразитарными заболеваниями в Российской Федерации /
С.И. Иванов, М.П. Шевырева, В.О. Хорошилов, Г.Ф. Лазикова, А.А. Ясинский //
Информационные технологии в здравоохранении. – 2003. – №3-4. – С. 25–27
50. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы / Э.В. Калинина, А.Г. Лапига,
В.В. Поляков и др. – М.: Химия, 1989. – 256 с.
51. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 1997–2002
гг. // Вопросы статистики. – 2002. – № 6. – С. 49–60.
52. Основные социально-экономические показатели по Российской Федерации за 1999–2004
гг. (По материалам Госкомстата России) // Вопросы статистики. 2004. – № 6. – С. 71–82.
53. Песаран М., Слейтер Л. Динамическая регрессия: теория и алгоритмы: Пер. с англ. – М.:
Финансы и статистика, 1984. – 312 с.132
54. Подиновский В.В. Методы многокритериальной оптимизации. Вып. 1 Эффективные
планы. – М.: Военная академия им. Дзержинского, 1971. – 122 с.
55. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. – 2-е изд.,
испр. – Т. 1: Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Теория вероятностей и прикладная
статистика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 656 с.
56. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. – 2-е изд.,
испр. – Т. 2: Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 432 с.
57. Рыков А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация,
моделирование и экспертные оценки. – М.: НПО «Издательство «Экономика», 1999. –
191 с.
58. Рыков А.С. Методы системного анализа: оптимизация. – М.: НПО «Издательство
«Экономика», 1999. – 255 с.
59. Саати Т., Кернc К. Аналитическое планирование и организация систем. – М.: Радио и
связь, 1991. – 224 с.
60. Салуквадзе М.Е. Задачи векторной оптимизации в теории управления. – Тбилиси:
Мецниереба, 1975.
61. Светов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высш. шк., 1985. – 251 с.
62. Система многокритериального выбора и настройки параметров моделей анализа данных
эпидемиологического надзора за инфекционными заболеваниями в России / А.С. Рыков,
В.О. Хорошилов, К.С. Щипин, А.А. Рыков // Тр. междунар. конф. «Идентификация
систем и задачи управления» (SICPRO’04). – М., 2004. – С. 1045 – 1050.
63. Система прогнозирования на основе многокритериального анализа временных рядов /
А.С. Рыков, В.О. Хорошилов, К.С. Щипин, А.А. Рыков // Сб. науч. тр. МИСиС
«Экономика, информационные технологии и управление в металлургии». – М.: МИСиС,
2003. – С. 77 – 79.13