автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Аналоговая программная система структурно-параметрической идентификации с использованием нестандартных методов математического моделирования

г / /

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ /” / //// ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ ■х/ ; / [ '

ТВЕРСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНІІВКРСЯТЕ?' X '

на правах рукописи

. "іГ'ТГР '«.-эдшир Николаевич

'"."■т.гтгъпп |'ИПГГ..»..;ПАЛ сйиьйд СТРУКТУРНОПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕСТАНДАРТНЫХ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (в отрасли-технических наук).

АВТОРЕФЕРАТ ' диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ТВЕРЬ-1995

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ • ТВЕРСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

нз правах рукописи МИХЕЕВ Владимир Николаевич

м,1ЛЛ01 нН'ГГЛМГ.ПиП сисшд СТРУКТУРНОПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕСТАНДАРТНЫХ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

05.13.10 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (в отрасли технических наук).

./<ч

:'ВЕРЬ-!995

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете. .

Научный руководитель - доктор технических наук, с.н.с.

Семёнов Н.А.

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Григорьев В.А.

- ‘ кандидат технических наук, доцент : ГОрЯЧеВ В.Д.

Ведущая организация - АО НИИ "Центрпрограммсистем",

г. Тверь

'Защита состоится 'Ч5"мС-&с£^иЛ-1995 г. в 10 часов в ауд. Ц-212 на заседании диссертационного совета шифр К 063.22.03 при Тверском государственном техническом университете (170026, г.Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22, аудитория Ц-212).

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке университета.

Автореферат разослан п0покггтиял&и&л 995 г. •

Ученый секретарь диссертационного совета

Жгутов А. В.

\

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ М'Ы;УМ1ос1Ь_темы. Важнейший . фактором решения проблем 'Ч-.оиомики, экологии, производства и научных исследований МПЛЯОТ' ч ПГ-1: гроение математических моделей сложных объектов и

ГИСТАМ

трут,^г..гТ.:Т[, и сложность технологии построения математи--*г-"кях ’''’.".слей, гдр, наряду с -шсто техническими расчетами, гребутся широкие знания как предметной области 'исследования, так и метолой стру::~'рци ил1‘ммртг'';ес1:оГ1 идентификаций (СИИ), пвч11хплнг^"сть разработки автоматизированной методики решения задач' моделирования с применением современных ЭВМ.

К недостаткам ранее разработанных программных средств в области статистического моделирования можно отнести ориентацию' их на программиста и/или математика,, а не конечного пользователя конкретных предметных областей; реализацию различных и ограниченных наборов алгоритмов идентификации; отсутствие достаточно простых способов добавления новых алгоритмов ;т чммотасстн изучения лбиистк !!р:!ирчим'.г',ти; ’.'лаГ-ая программно-техническая

••• !! И 1 ПП''«!’'ЙППТЬ В РПЗЛИ’ЯПСС г'1]ррЛЦИО!ШНХ

"л>та разработка и реализация методики ав-

■ !г-"р'1 чшогп мсдс.'прования г ложных объектив. г.рирнтир'Ч'ан 1! ■" " ■ ч ' •••чног'' ';ь,'->гпго.';я жпр'чраммиота и позволяющей в

, ■■ • юга с '>!•!•! ; • яги практически*’ задачи из конкретной

•«. :•■!"!! бЛ.Т'ТИ С '•ЛИОНрОМПШНМ К<Ч!СТруир1Ч*а(ШРМ, обучением I' ” Г.! границ причинения известных и новых алгоритмов

структурно-параметрической идентификации. ' - .

Для лопти®°Н!!я п'ч* пплгнней пчди в работе сформулирована ч 'учтя ;-тгэт- ра.чрчмчка мггпдики автоматизированного модели;. г мшч .лилшх объектов в процессе'диалога человек-ЭВМ. ■'

Научная новизна. К наиболее существенным научным результатам работы относятся: .

- разработана ч^тг;лиг 1 диалоговой программной систе-

ч:;ч- гт” н^'тпч-чч "г -.'с / лировзния в классе линейных ■ и

' г гч'ми&ж Функций, пояппчяйщзя оценивать мололи сложных ^«"г-т-т,.. ; V ' ■!: Г1* !Г :РП ! !'.ЧХ Выборок НабЛЮДРНИЙ, СИЛЬНОЙ

• '-г.ч ; г1.|т_.!их данных и минимальных априорных

сьедении об объекте; ,

-•определен набор параметров, характеризующих обобщенный подход к построению алгоритмов структурно-параметрической идентификации; ■

- разработана семантическая модель предметной области статистического моделирования в классе линейных и квази-линейных

■ функций;

- определены принципы организации ДПС СПИ и требования к сис-

темному, функциональному и информационному обеспечению процесса решения задач структурно-параметрической идентификации, позволяющие использовать известные и конструировать'новые алгоритмы структурно-параметрической идентификации, проводить исследование их работоспособности, а также обучение методам моделирования в ходе решения практических задач. -

• Практическая ценность и реализация научных результатов. На основе разработанных в диссертации методических положений создана ДПС статистического моделирования, позволяющей совместить процессы решения практических задач и обучения с конструированием алгоритмов оценки моделей сложных объектов и исследованием области их применимости. .

Улучшено методическое и программное обеспечение научных и практических расчетов по математическому описанию статических и динамических объектов, а также временных рядов' в классе линейных и. квази-линейных функций.

Исследователям различных предметных областей предоставлен инструмент для обработки экспериментальных данных, включающий в себя известные алгоритмы структурно-параметрической идентификации и позволяющий конструировать новые в зависимости от длины и зашумленности выборочного ряда наблюдений, а также наличия априорных сведений об объекте изучения. .

Методические и алгоритмические разработки использованы при создании пакета прикладных программ "Методы группового учета аргументов" (ППП "МГУА”) для ЭВМ СМ-4, интегрированной диалоговой системы .(ИДС) "DEVIS" для ПЭВМ IBM PC/AT, а также ДПС МГУА,

,входящей отдельным компонентом в интегрированную систему- "Планирование. моделирование, оптимизация" (АРМ "ПЛАМО") для ПЭВМ IBM PC/AT, которые внедрены на предприятии А/Я-1147 и Ивановском НЙИПИК. а также зарегистрированы и сданы в ГосФАП.

Указанные разработки велись в НПО "Центрпрограммсистем", ип кафздро Д('У ТГТУ и Комитете по экономике и прогнозированию Администрации Тверской области. -

ЛгооОэдш работы. Основные результаты исследований докла-д!,шдлио1- на Всесоюзной научно-практической школе-семинаре "Программное обеспечение ЭВМ: Индустриальная технология, интел-лектуа лизания разработки и применения" (Ростов-на-Дону, !Гк-"г. ). Г-:есовзвой научно-практической конференции "Искусственный интеллект-' - ОСНОРЯ _ ЧПРСЙ ППфирмаииОННОЙ технологии" '."а;;;а1пь. |ч«9г ), III научно-практической конфе-

ренции Управление и информатизация-94" (Н.Новгород, 1994г.)

Публикации. По результатам исследований опубликовано 6 печатных работ, а также разработаны и сданы в ГосФАП 2 комплекта документации. -

Структура и обьем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 80 названий и 1 приложения.

Работа изложена на 140 страницах машинописного текста и

• ■■ п^'У-Чксв, 10 таблиц. Объем приношений 6 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ .

Рн; нии дано обоснование актуальности выбранной темы .’•••.•у’итшя. «иррдеяоиа ноль диссертационной работы и указаны ''.о'ЧН<- :■ гаш; исследований.

!• пгл-!.-уй_главе рассмотрены методы разработки алгоритмов и

программного обеспечения статистического моделирования, являющихся основой для проведения анализа, прогнозирования и принятия решений во всех сферах интеллектуальной деятельности.

Показано, что разнообразие практических задач и развитие |.н";кягп;л«.н<ч\ техники обусловило создание множества различных алгоритмов идентификации и большого количества программных средств для ЭВМ. Однако, грамотное самостоятельное их освоение использование и недоступно польпппатглв-нопрогракиисту и требу-

• 1' ьриьл1''!''!'!!'-1 . ■;;< чгадпстог но шяислтильной математике и "р г}1'!",.’.'.'; . ! оо;г.- ■' =г;;п: практических задач.

Одним и- г~~"' ■ лчх путец решения донной проблемы явля-•• ’■ п статистического моделирования,

г: ; \ ;

- простыв процедуры диалогового общения пользователя и модели во время решения практических-задач на ПЭВМ;

- поддержку технологии процесса создания модели на этапах содержательного, формального и программного описания;

- построение новых и расширение исходного множества вычислительных алгоритмов, изучение их работоспособности;

- открытость описания (возможность и легкость внесения изменений). а также понятность описания для пользователя;

- проведение многовариантных расчетов по различным алгоритмам структурно-параметрической идентификации;

- ассистирование пользователю в процессе выбора вычислительных алгоритмов, проведение расчетов и анализа результатов на ПЭВМ;

' - генерация различного вида текстовых, табличных и графических отчетов; ' ,

- ведение информационной' базы алгоритмов. результатов предварительной обработки исходных данных, оценки моделей и аналитических материалов;

- накопление статистики работы вычислительных алгоритмов.

Вторая глава посвящена разработке машинноориентированной методики статистического моделирования сложных объектов.

В основу йостроения методики положена технология идентификации модели динамического объекта (рис. 1).’ -

Анализ существующих алгоритмов структурно-параметрической идентификации позволил определить общие принципы их построения и выделить набор основных вычислительных процедур, которые используются в различных сочетаниях для построения методик статистического моделирования. ’

- Для создания системы диалогового интерфейса пользователя для построения моделей на ЭВМ разработана семантическая модель предметной области (СМПО) статистического моделирования (рис.2), состоящая из параметров, которые ссязаны с определенными вычислительными процедурами-.

Структура СМПО представляет собой трех уровневую иерархическую систему взаимосвязей параметров моделирования и методов проектирования алгоритмов идентификации:

На первом уровне ' находятся параметры описания объекта моделирования (0Ь), которые можно видоизменить'с помощью набора стандартных функциональных преобразований.

Рис.1 Модель сложного объекта где Х(і).. ,Х(М) - сходные прромешше: У(1)...У(М) - выходння

"■ -:ємоиньів; --'-гг-гіутго'і- переменных;

■ ■ "Г, г-р. ■ ччпх: ту(!).:.тх (И)

„____... .тачеиных; т., (і) ту(М) лиФФерен-

::і;ггіг.пи ....... : |И''Ч‘'НИ; Х„ - КОПР

Семантическая модель процесса статистического моделирования.

■ - оь . ,

му Мх N Тх I, 1 Хо

II

Ог

ьг И22

Минимальное число этапов моделирования

III

о.

С МРОД' Кй ЕТ

Набор функциональных преобразований

0а

ІТ Ра

,

Р 5г

Набор вычислительных процедур

Рис. 2.

При этом тип объекта исследования'задается описанием:

0Ь = { Г (X). Г (Хх). Г (тх),-г (У). Г (Ху >, Г (ту ). Г(1).Х0,Мх.Му-Ы }.

Параметры второго, уровня позволяют выразить в формализо-' ванном виде гипотезу о функциональных связях между переменными объекта моделирования. Для линейных и квази-линейных функций связь между входом и выходом объекта в обцем виде описывается аддитивнЪ-мульташгакативнои моделью, которую можно задать

описанием:

О, - <Ь2.Н12.Нгг>.

где 12 - полиномиальная (как частный случай, линейная; модеш.; II,2 - степенная- модель; 11яг - показательная модель.

Параметры первого и второго уровня определяют правила, и щгчедуры построения алгоритмов структурной идентификации и ввезших критериев селекции моделей, которые задаются картежами:

иа - <IT.ba.Kg> .

II

0К - {С.ЫНч|1, КН, ЕТ} •

где 1Т - число итераций; Га - "свобода выбора" моделей; -вид генератора моделей; С - цель моделирования, (интерполяция и/или экстраполяция данных); МРСШ - метод выделения подвыборок; 1Ж - вид критерия селекции (регулярности, несмещенности или комбинированный); ЕТ - число этапов моделирования. '

Семантическая модель позволяет связать ограниченный набор параметров моделирования с небольшим числом вычислительных процедур. При этом различные комбинации параметров позволяют строить как известные, так и новые алгоритмы структурно-параметрический идентификации.

В третьей главе описывается методика построения ЛПС СПИ, ориентированной на применение ЭВМ для решения задач статистического моделирования пользователем непрограммистом.

Анализ гшдходов к разработке ПС и опыт их практической окопдуатации позволяет’ сформулировать следующие требования к ДПС статистического моделирования, которая должна обеспечивать

- простые, процедуры диалогового общения пользователя и модели во время решения пракшчееких задач на ПЭВМ;

- поддержку технологии процесса создания модели на этапах-содержательного, формального и программного описания;

- построение новых и расширение исходного множества вычислительных алгоритмов, изучение их раоотчч пособи ли;

- открытость описания (возможность и .легкость внесения изменений). а также понятность описания для пользователя;

■ проведение мкоговариантных расчетов по различным алгоритмам структурно-параметрической идентификации;

- ассистирование пользователю в процессе выбора вычислительных алгоритмов, проведение расчетов и анализа результатов на ПЭВМ;

- генерация различного вида текстовых, табличных и графических

отчетов; ' '

ведение информационной базы алгоритмов, результатов предварительной обработки исходных данных, оценки моделей и аналитических материалов; '

- накопление статистики работы вычислительных алгоритмов.

Автоматизация решения задач структурно-параметрической идентификации с помощью ДПС достигается разделением функций управления, диалога, проведения расчетов и организации данных по разным подсистемам, которые относятся либо к функциональному, либо системному, либо информационному наполнению ДПС.

• Поэтому структура ДПС структурно-параметрической идентификации (рис.3) должна включать кроме монитора четыре основные подсистемы: диалоговый интерфейс (ДК) пользователя, в основе

которого лежит модель предметной области; библиотека управляющие и сервисных программ (системное на-олненйе (СН) системы); библиотека программ вычислительных процедур структурно-паррчет-рической идентификации (функциональное наполнение (ФН) системы; база данных (БД). _

Структура ДПС .СПИ

Диалоговый ■

• Монитор.

п 1 в ф

н д [ ‘ н

интерфейс • '

т ,

пользователь . .

Рис. 3

Диалоговый интерфейс реализуется в виде набора диалоговых многооконных процедур, состоящих из запросов-предложений пользователю, в которых заложен сценарий процесса решения задач ('.труктурнс-нараметрической идентификации на ЭВМ на основе СМПО.

\

Монитор предназначен для обмена информацией между всеми компонентами ДПС и запуску на выполнение соотсптствуших управляющих, сервисных и/или вычислительных программ.

В Сазе данных-хранится исходная, ра^чотная и/или отчетная информации об объектах исслсдо.,аиия. .

Библиотека управляющих и сервисных программ содержит в себе набор вычислигельних процедур, выполняющих функции поддержки диалогового интерфейса, уграплс:,;;л (>«:-»>« д-гли;::, ,'"'стрс;ї.-;<і иічнтор, ?.с;::^і.;ниьнни« и о» ишюочных и

ЯГ'-.ріЙІІІіл ъИіуации.

Библиотека вычислительных процедур включает в себя пакет прикладных программ моделирования (ППШ, которые связаны с параметрами семантичсзкой модели и набором функциональных преобразований матрицы наблюдений. -

Структурно ППМ можно разбить на следующие модули, процессы и функции: '

- формирование базы данных об ойт»--к>: :■■■/.'■ 'п:;л,г.пг’г.и ,

і’-.-.>у■и.т'л'і'о і'мбчіг кг-ТіПіоі-о информации из ;;ополн.ч-іт::і г;

1111 Л,"ВОТС Ті- ИІ1 О ІіЛаНі ''КЗ'!!ЄрИМ'..мТЛ V ‘■;їіН"ІГмі-ї Д.'ІЛ і ^ >< 'ООДОШМІ

конкретних мз-аоримон'юв с машинной модольи ..(>і,?кт:і.

моделирование объекта, которкй неногр.-дотвенни реализует і; ведення машинного акспоримента, организацию различных реглмг.в раОоти . ПіІМ на ІЯіМ. обработку промежуточных данных и результатов эксперимента. я также ' нзчтк.аип'ви" ■ ■ тел: поюла лом.

Ч; льоріал глава позі ..ф»на практическому применению предложенной методики для проектирований и создания ДГІС МГУА. ’

Схема человеко-машинного процесса решения задач идентификации СЛОЖНЫХ объектов, О ; ,1 і■.-> .Н:,;Х ни,; . ■■ '

Аб’~:т-а а также .".ва.ми.Мікаціш пользоґнї-.-оіЯ иалаотн ч.-.тод.л,- и шч ратмоь о.та "ПС! ичо кого анализа, предусматривает три регима

рСіОо І ьі.

іі'ївіій режим предусмотрен для случая миначапаних априорных Л'ЧИІ! 00, тешіте или для пользователя, совершенно не владеющего методами моделирования, когда в ходе диалога

пользователю необходимо определить и задать в процессе диалога с ЭВМ только 'вид объекта моделирования (статический, временной ряд или динамический) и цель моделирования (экстраполяция или прогнозирование, интерполяция или сглаживание, смешанная или интерполяционно-экстраполяционная), а остальные параметры моделирования определяются автоматически на основе характеристик матрицы данных или задаются по умолчанию.

Второй режим предусмотрен для случая, когда пользователь кроме вида объекта имеет данные, позволяющие выдвинуть гипотезу

о виде функциональных связей, которую можно получить после анализа результатов моделирования, проведенного с параметрами первого режима. .

В этом режиме пользователю предоставляется возможность изменить исходный базис переменных экспериментальной матрицы данных, используя 34 функциональных преобразования, а также составить из них модель на основе базисных функций (линейная, полиномиальная, степенная, показательная, авторегрессионная (АР), скользящего среднего (СС) и АРСС).

Третий режим предоставляет пользователю все возможности по управлению процессом моделирования и построению новых алгоритмов структурной идентификацк ., изучения их работоспособности при различных уровнях зашумленности экспериментальных данных.

Ввод исходных значений переменных в ЭВМ осуществляется через текстовый редактор или из файла в кодах АБСИ. В качестве входной информации могут использоваться данные без предварительной обработки, полученные в ходе активного, пассивного и активно-пассивного эксперимента, которые могут иметь параллель-нне испытания и/или пропущенные значения.

При решении задач структурно-параметрической идентификации изучаемый объект, в зависимости от реальных условий, может быть описан: - • • .

1) аддитивными моделями: ■ .

■ тх

а) линейная - у4= ^^а-, Г(г31), 1 = 1 п;

где У! - моделируемая переменная:' п - число наблюдений; т* -число входных переменных (членов модели); а3 - коэффициент при З-ой переменной; Р(2и) - значения о-го члена модели;

\

Шх з і

V)> потшоміїа.ньнпл - у,=- І а, П Р ('4іь

J -1 01 =• і 1

гчр с - обвшс число членов полинома, определяемое по формуле: т'2 1 1

о=і^’ II ----- Гі------- +■ тх х (і - Г-Т) ),

1 =■И1 1 = 1 ^ 1=1 І х 112

І -1, если включается члени тоньк.; л отрицательными степенями;

Я - а, если включаются члени только с положительными -степенями; '

V Л. ел то НІ'ЛГіазТиі» ЧлсНН <Цм>11Г ТІЇПГТ.

йі.иХ -- минимально'1 и саіссикальное число сомножителей в полиномиальных членах (ш1,га2 = 1 + зМ; - степень полинома; (.] -

взятие целой части; ..

2) мультипликативными моделями;

а) показательная б) степенная .

У. -Д аз

її*

Уі р(2зі)

3) аддитивно-мультипликативішми нпп^нчм».

: І

ЛКЧ "і! іи->‘ л; ,і . , •> і

і 14'!' Щ’Л'ЛІІІі.Іг; • : ,Ш. пу ИЛИ і,(

-; .’ід іц«’*осі'ио (Лірукі лі і. і м і,

П\ СІЛ Л’і “Л:! ;! ! Л(Л І 'ІІІ ІІІ М '1і!

■сакиоШтну. :ч.іі ' •] ті;;,. і!|,(

АІУііУ-і' ї Є..ЛЛеЛ'!

л-Л‘"ііло.й модели, пчі.-]шруілся с помощью комбинаторного или селекционно-комбинаторного генераторов.

Г Л ІКИСИМ'К'.'ПІ IV! пелен МОЛ.-'ЛИр:.'ГМПИЛ И Млі.Ом раЗД^леііі: І да!-і! ьиоорки дашікх на пп.ші'іорпі автоматически генерируется процедура вычисления одного из 23 внешних критериев селекции' моделей (14 критериев регулярности и 9 критериев несмещенности) . .

Л ычестг»*» примера, лем.льл, (Тф'углпего волмоїпглги ЛПС МГУА лня ;цспьи моделей пассивн го ирсч ноз:і Сила рассмотрена задача моделирования изменения сводного индекса к>\ч іг 'I ворекой

I,' 'ЛЧл-1 ]].

Формализованная гипотеза о виде функциональных связей была представлена уравнением: ■

Т а, Ь, 1 с,

I. = й0

где 1{ - сводный индекс цен; т - интервал запаздывния (в данном случае - 6); - объем реализации продукции; 0[.;) - средняя

заработная плата; а-,. Ь3, с^, с!0 - коэффициенты модели.

В результате моделирования на ЭВМ была получена прогнозная модель:

т ,.1 .421 т-0 .1278

I» ~ 1(-1 х ^4-6 ■

которая говорит о том, что в рассматриваемый период при 30%

уровне денежной массы по отношению к ее величине на 1.01.92

года инфляция фактически генерирует сама себя и не связана с

производством и реализацией промышленной продукции.

' ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенные исследования позволяют сделать следующие выводы:

1. Трудности освоения и грамотного использования существующего ПО статистического моделирования вызывает необходимость разработки диалоговой системы, которая позволяет эффективно решать практические задачи; а также обучаться, строить новые алгоритмы и изучать их возможности в процесс^ работы на ПЭВМ.

"2. На основе анализа решения задачи структурно-параметри-■ческой идентификации сформирована СМПО статистического моделирования. '

3. Автоматизация процесса моделирования сложных объектов с помощью ДПС достигается разделением функций управления, диало- ■ га, проведения расчетов и организации данных по разным подсистемам, которые относятся к функциональному, системному и информационному наполнению.

4. Структура ДПС СПИ должна включать кроме монитора четыре

основные подсистемы: диалогового интерфейса пользователя,

обслуживания файлов базы данных, моделирования и формирования отчетов.

5. При разработке диалогового интерфейса пользователя необходимо опираться ' на СМПО, что позволяет обеспечить

\

следующие чребниашм: ыл еатвьнниі язик сообщений .*ВМ,

лаканичност ї и проверки корректности отьета, ьалмчие справок и подскаьон. ответы по умолчанию. ышожноогь возврата на предыдущий шаг ■ диалога, стандарчнш. типи окон и мены многооконного интерфейса..

6. На основе методики проектирования диалоговых программных систем реализована ДЦС МГУА. ориентированная на . широкий круг пользователей-непрограммистов, имевших -знания в области матр.мятичвс1??й стаа.іі/іики, а танк гиокышх <; иряритки Роботи на. ііаЬМ ■

9. Организация ДПС МГУА позволяет обеспечить:

- ввод и корректировку экспериментальных данных рб объекте;

- структурно-параметрическую идентификацию сложных объектов;

- анализ ошибочных ситуаций;

- ассистирование и обучение пользователя работе с системой;

- формирование отчетов по результатам' обработки. • '

10. Основными преимуществами ДПС МГУЛ является:

- автоматизация процесса моделировании сложных объектов ог ввода данник до формирования отчета;

восмжиость пдг-нтификацин моделей а класса лтнаших и кшюи лилеиннл Функций иеаньиоимо от тина объекта,

испотвзованпе дан статистического моделирования нзвестнио и і онериропать новые алгоритмі і отруглурно-аіарімотртічеекой идентификации.

11 Нримыинш- ЛИС МГУЛ для анализа экономических процессов к'г-аь.'лиг.а оценить структуру нходіінх параметров и коэффициенты аропюаний модели изменения сводного индекса иен

Модель ИНФЛЯЦИОННОГО прошч.-са 1!'>к:ЫШае1. ЧТ'

•ІУШ.ІШі.ІШрир.-иШ" аКоНиМКІІ Г )!</:< ГОЛУ 1І(.!і|Іахпд;і.:о ь УСЛОВИЯХ

і !Ш''р11н1'Лящш. когда инфляция генерирует сама себя и уже не-зависит от основных экономических показателей - уровня производства и заработноГ платы.

Основной елчорп-по' ШГ'С! р 1 СІНІ! ,.пуо.:'|!).' і-.-.Н,. с . '00 :(уклИ11Ч Рао .тау.

1 Михеев В. її. йетодология пртаан-нна матема шческих ’етолог. її ;)Г,м при нрц иаучешш торфяных .о..ежен . ■ Методі:

.а •.••'■.V'! чиия торфяных и сапу-галош;; отложений. - Калинин: КПй. иоі. - с.ЬЗ-59. .

2. ППП МГУА. Описание применения. ГОСФАП N50900000140 /Ивахненко А.Г., Степашко B.C., Михеев В.Н. и др. - Калинин: НПО Центрпрограммсистем. 1988. - 25с.

3. Степашко B.C., Семенов Н. А., Михеев В.Н. Диалоговая

система математического моделирования с элементами искусственного интеллекта //Программное обеспечение ЭВМ: индустриальная

технология, интеллектуализация разработки и применения: Тез.

докл. чтуч.-прак. сем. 5-10 декабря 1988 г. - Ростов-на-Дону, 1988. - Ч.2 - С.185-187. '

4. Степашко B.C., Семенов Н.А., Михеев В.Н. Диалоговый пакет прикладных программ моделирования на основе алгоритмов МГУА //Искусственный интеллект - основа Hocofi информационной технологии. - Калинин: НПО Центрпрограммсиотем, 1990,- с. 105-116.

5. Программное обеспечение автоматизированного рабочего места по статистической обработке данных, моделированию и оптимизации /Михеев В.Н., Должанский Ю. Н.Хабарин А.Ю. и др. //Ра-кето-космическая техника. Программно-математическое обеспечение :И"- П.: 11НТГ ПСЛГи, 1930.- с

6. Is,. il. Пр.члененпг; ДПС У.ГУЛ ДД! моделиров/-;;.:';: ■ .

имх экологических процессов и объектов //Управление п тп1г-ишя-94: Тез. докл. 3 Всеро^. науч.-ирак. конф. 19-23

(994 г. - К. Новгород, 1994, о. 73-75.

\