НАУКА и ОБРАЗОВАНИЕ

Файл статьи: SE-BMSTU...o073.pdf (1216.89Кб)

УДК 519.688

1 Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутск, Россия 2 Администрация города Иркутска, Иркутск, Россия

Большинство современных организаций и предприятий осуществляют свою деятельность в условиях неопределённости, когда эффективность принятия управленческих решений напрямую зависит от точности прогнозирования базовых динамических показателей, которые, как правило, формализуются в виде временных рядов или рядов динамики. Известно, что к наиболее перспективным методам прогнозирования таких показателей относятся кластерные и нейронные методы. В предыдущих статьях авторами был предложен подход интервального прогнозирования динамических показателей с использованием таких методов. Суть данного подхода заключается в оценке прогнозных значений динамического показателя на основе вероятностей их принадлежности заранее введённым интервалам. Так как при таком прогнозировании оценивается не само будущее значение показателя, а то, в каком интервале оно будет находиться, такое прогнозирование было названо интервальным, а соответствующие вероятности интервальными.
При проведении интервального прогнозирования используется вся доступная предыстория значений временного ряда, которая непосредственно влияет на качество построенной модели прогнозирования и, как следствие, на точность интервального прогнозирования в будущий момент времени. Возникает вопрос: а можно ли по предыстории временного ряда количественно оценить возможность осуществления интервального прогнозирования, не осуществляя само прогнозирование? Для решения этого вопроса в настоящей статье предложен алгоритм расчета коэффициента интервальной прогнозируемости на основе модифицированного рангового коэффициента корреляции Спирмена. Экспериментально показано, что значение коэффициента интервальной прогнозируемости позволяет количественно оценить, насколько целесообразно проводить интервальное прогнозирование динамического показателя на основе кластерного или нейронного метода в текущий момент времени. Рекомендовано осуществлять интервальное прогнозирование динамического показателя в текущий момент времени только в том случае, если рассчитанное по имеющейся выборке временного ряда значение коэффициента интервальной прогнозируемости не меньше 0,6.