Математическое обеспечение информационной системы учета и прогнозирования продовольственных ресурсов региона Зуева Виктория Николаевна

Введение к работе

Актуальность исследования. Важной задачей в области экономического анализа и управления предприятием является построение моделей поведения предприятия в условиях неполных данных на краткосрочный период прогнозирования. При этом возникают сложности с оценкой состояния окружающей среды и нахождении необходимых для описания и прогноза поведения ключевых и сопутствующих данных. Для построения моделей поведения перспективными являются нейро-сетевые технологии и нечеткая логика. Интеграция и предобработка данных осуществляется с помощыо технологий: хранилищ данных, OLAP и Data - mining. Объединение этих технологий происходит в рамках Business Intelligence систем (далее BI - система).

Анализ существующих BI - систем выявил необходимость реализации автоматического развертывания данных и создания единой платформы для реализации блока поддержки принятия решений, состоящего из модулей: построения зависимостей, прогноза изменения факторов, выбора действий и прогноза развития. Создание BI - системы позволяет получить доступное средство для оперативного анализа и управления деятельности предприятия.

Целью диссертационной работы является разработка нейро-нечеткой архитектуры в топологии с подкреплением для прогнозирования и принятия решений; создание адаптивной поисковой системы и реализация их в составе разработанной BI - системы предприятия.

Задачи исследования:

- исследовать существующие методы построения систем прогнозирования и принятия решений на основе обучения с подкреплением;

провести сравнительный анализ методов построения BI -систем;

разработать нейро - нечеткую топологию с использованием обучения с подкреплением;

разработать метод обучения нейросети в топологии с подкреплением;

применить разработанную топологию для реализации основных блоков BI - системы;

разработать и реализовать адаптивную поисковую систему в сети Internet и интегрировать ее в состав BI - системы;

разработать и реализовать архитектуру BI - системы предприятия;

провести экспериментальные исследования прогнозирования с помощью различных методов;

провести экспериментальные исследования модуля принятия решений BI - системы.

Методы исследования. Задачи исследования решены с использованием методов теории искусственных нейронных сетей, системного анализа, математической статистики, нечеткой логики и искусственного интеллекта.

Научная новизна исследования заключается в следующих результатах:

разработана нейро - нечеткая архитектура в топологии с подкреплением и метод ее обучения;

разработана архитектура BI - системы предприятия с использованием нейро - нечеткой топологии, реализующей блок поддержки принятия решений;

разработана модель адаптивного поиска в сети Internet.

Практическая ценность работы заключается в разработке и апробации метода создания нейро - нечетких моделей с использованием принципов обучения с подкреплением, разработке системы Predictor класса Business Intelligence предназначенной для анализа и управления предприятием, исследовании и применении нейросетевых имитационных моделей.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанная система Predictor внедрена в департаменте сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края.

Основные положения, выносимые на защиту:

метод создания нейро - нечеткой модели;

система Predictor класса Business Intelligence;

система принятия решений на основе нейро - нечеткой топологии;

результаты сравнительного анализа прогнозирования ценовых показателей созданных тремя способами: линейная регрессионная модель, нелинейная регрессионная модель, нейросетевая модель;

- результаты работы системы принятия решений на базе
нейро - нечеткой системы.

Публикации. Результаты исследования опубликованы в 5 печатных работах соискателя (в том числе 3 в рецензируемой печати).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Объем диссертации составляет 141 страницу, содержащую 13 таблиц и 69 рисунков.

Похожие диссертации на Математическое обеспечение информационной системы учета и прогнозирования продовольственных ресурсов региона

Анализ состояния и прогнозирование психического здоровья населения региона на основе автоматизированного медицинского мониторинга [Электронный ресурс]Березина Елена Сергеевна

Математическое обеспечение информационной системы учета оборота наркотических средств и психотропных веществКазанская Елена Александровна

Метод обеспечения системной адекватности эталонной информации в системе государственного учета населенияЮхневич Леонид Александрович

Система анализа и прогнозирования динамики рынка жилой недвижимости с учетом состояния городской среды Юферова Надежда Юрьевна

Способы обработки информации в системах управления информационными ресурсами региона, основанные на когнитивных картах и нечетком логическом выводеМнёв Василий Иванович

Оптимизация использования земельных ресурсов региона в условиях неполной информацииТруфанова, Евгения Степановна

Анализ и оптимизация офтальмологической помощи в регионе на основе информационного мониторинга и эффективного распределения ресурсов клинического центраЩербаков Сергей Яковлевич

Интеллектуальная поддержка принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности России и ее регионовМассель, Алексей Геннадьевич

Математическое и программное обеспечение прогнозирования и планирования агротехнологических операций для природно-климатических зон регионаАсалханов, Петр Георгиевич

Модели, алгоритмы и программное обеспечение систем управления роботами в динамической средеТрипольский, Павел Эдуардович