автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Задачи прогнозирования в управлении объектами социальных систем

Российская Академия государственной службы при Президенте Российской Федерации

ГОРБАЧЕВ Павел Вильгельмович

ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ ОБЪЕКТАМИ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

Специальность: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2000 г.

На правах рукописи

РГ6 од

с. " л

Работа выполнена в Военно-Морском институте радиоэлектроники

Наусный руководитель: кандидат технических наук,

профессор Воронин В.И.

Официальные оппоненты - д.т.н. профессор

Евграфов В.Г. - к.т.н. профессор Баленко Ю.К.

Ведущая организация: Санкт-Петербургский Государственный электротехнический университет - ЛЭТИ

Защита диссертации состоится 2000 г. в на

заседании диссертационного совета К. 51.02.02 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидат наук в Российской Академии государственной службы при Президенте РФ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии по адресу: СПб, ВО, Средний пр., д.57

Автореферат разослан - 26 мая 2000 года

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат ф. мат. наук, доцент Оглоблин С.Г.

Ц/о^ 0

I. ОКДДЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования, Совершенствование и развитие методов управления сложными системами, к которым относятся социальные системы (СТС) особенно в последнее время, начиная с перестроечных процессов 80-х годов и в период реформирования основных экономических и социальных установок, продолжает оставаться актуальной задачей.

Центральным звеном в управлении СТС является повышение роли прогнозирования, как составного элемента процесса управления, особенно при выполнении различных перспективных проработок, как при создании конкурентоспособных продукций и технологий, так и при оценки качества и эффективности принимаемых решений. Особое значение в управлении социальными системами и их объектами различной сложности имеют решения, направленные на обеспечение безопасности функционирования объектов СТС, включай:«« тех-ничес1^ю и эргатическую составляющие. В настоящее время ведутся разработки концепции безапасности (особенно на транспортных системах), направленной на обеспечение здоровья и охраны труда, к защите человека от опасных и вредных факторов.

Однако подобная концепция безопасности в социальных системах со сложными техническими объектами управления исключает из процесса обеспечения безопасности самого человека, деятельность которого решающим образом влияет на этот процесс. Налицо явное социальное противоречие-человек может создавать предпосылки к авариям, катастрофам, вследствие экономических или социальных причин, так и локализовать аварийные ситуации, обнаруживать и устранять отказы и неисправности, как в ходе операторской деятельности, так в процессе повседневного выполнения регламентных работ в ходе технического обслуживания и ремонта (ТОР).

Дс2срэпазг аетода прогноза подразделяйся на объективные, субмизяаиаг я системные.^ к настоящецу времени в

теории прогностики известно более 100 различных методов прогнозирования .созданные различными научными школами и авто райи. К их числу относятся школы академиков Глушкова B.U., Трапезникова В.А., Саркислна С.А., (бедоренко Й.П., теоретические и прикладные рабом цалоз группы учета, в члслв которых труды профессороа Ивахненко А.Г., Лисичкина Б.А., Еаграфова В.Г., Кобзева В.В., Маргагантова B.C., фева A.B. и др. . . :

Однако« актуальность проблемы прогнозирования, как составного элемента процессов управления и принятия решения в настоящее время возрагла, так как несмотря на наличие значительного числа методов не всегда достаточно усаеано решается задачи прогнозов, особенно в условиях роста объема информации, ускорении темпов развития объектов и систем прогнозирования. Это в полной мере касается объектов и показателей функционирования трансаортных систем. Недостаточно специально разработанных методов прогнозирования для предупреждения развитая и локализации азариЛннг ситуация и техногенных катастроф, Не решены полностью прикладные задачи агрегации методов прогнозирования для учебных целая, при формировании навыков принятия реиениД для удрагдеггйского персонала.

Поэтику основное целью данного исследования явллется развитие ¿¡¿гэдамгяя прогнозирования для совершенствования решения управленческих задач в ходе функционирования социально-технических систем, х числу которых отнесены транспортные системы.

Объектом исследования является процессы управления и принятия решения в социальных системах. Предмет исследования: развитие методов прогнозирования как составного элемента процесса управления в социально-технических системах.

В соответствии с указанной цельо в рамках диссертационной работа поставлены и решены сдедущиа задачи:

а) выполнено формализованное представление методов прогнозирования в виде матрицы выбора шифра задачи с учетом нескольких классификационных уровней;

б) обоснован структурно-фунгщионалышй состав социально-технической системы применительно к транспортный объектам, в которой выделена подсистема прогнозирования;

в) применительно к выделенной подсистеме прогнозирования предложены модели и методы, расоиряпциа функции подсистемы для различных уровней управления;

г) сформированы теоретические принципы агрегации методов прогнозирования для учебных целей при формировании навыков принятия решения в ходе управ/рния процессами технического обслуживания и ремонта объектов СТС;

д) раэрибочина алгоритмическая структура к показано рас-чотнв-шшгичкчесаое обоошвонио о реаеппем некотсрк прикладных примероа прогнозных оценак. Выполнена верификация (оценга точ-костя) полученных результатов.

На защиту выносятся следуиаум научные результаты:

I. Ссставная модель нориотивно-целоиого прогнозиропшшя Т^П ^ ее мет'.^лсгачесшя основа (на пршера транспортноя СТС).

'Л. К^гсд СуннцкональиоЯ интеграции в задачах управления

СГС.

Нау-аая нсагзна подученных результатов и в целом всего исследования закачается в:

- проведении концептуального обоснования необходимости создкил иодояза и методов прогнозирован ял для использования в управлении СТС с нескольким оргвниэацкекнши уровнями:

- представлении нового решения по выбору специальных ме-тодоп учебного прогнозирования на базе обобщенных критериев;

- доедлнен:« теоретических положения специальным рас-четно-апалатя-здсБШ обеспеченней примени задач прогнозирования для соцкальнс-техкачесих систем.

Драатичесцуа значимость работы сосганлядт: - c:iстена определенный образец взаимоувязанных моделей и методов прогнозирован]и гехнико-эЕонашшеыиис показателед/]Э|]/ и ее прикладное расчетно-аналитичесаое обеспечение;

" иатэдико реявши кадровых задач для совераенствования управления а социальио-техничесик системах о пршененлем ыо-долеЛ прогнозирования;

" обоснованная способ выбора метода прогнозирования для учебнах целЛ1 при формировании навыков принятия реаениа при уяравдейаи процессами технического обслуживания и ремонта объектов С1С/ социально-технических систем------ :jt

Нцучнив пракглчзскйз рсиу-ь^агу доссертгцасшгй работа знодрены в праигацу проакткровчаял ифэрмационнокзбучгщш: ксм-пдексоз» в изтодичасико реконснд^ц!:* яри разработке автоматизированных обучавцдх аурсзв, в руюаодедив разработка по деятельности специальных органов ущталеакя обь&виши транссортных сист. -

Осноууые яооретичаские положения и результаты, практические ре5яуавдацки и вывода по работе докладывалась к обруздались в тачшяа нсаго хода исследования на аеяэуговсюос научно-тех-

ничесгкх ихч^зренцнях a I99S, 1999 и 2000 г.г. (г.Санэт-Пето-

/

рбурр,ВБНЯУ ни. Дзержинского, ШЛИ), на УХ Международна конференции "Средства управления и информационные технологии"

/

(С.П. ТехияческиЯ Университет, 2000 г.), и иглозаны в 3-х докладах, 2-х научно-теошесвих отчэтех, и в 4-х юкяъах и броиграх

Работа содаряиг 'Л7' стр. ыаашмшисного текста, 12 рисунков, 6 алгоритмических струкур в придозепии.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИЙ "

Во введении раскрыта актуальность темы исследования, указаны объект, предмет и цель диссертационной работы, сформулирована научная задача диссертационного исследования, приводятся формулировки частных; научных задач, основные научные результаты.•новиз- . на. теоретическая и практическая значимость диссертационной работы. сведения о публикациях и внедрении научных результатов.

ГЛАВА I. ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ

ОШКМИ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

~ ____

Выполнен снздиз ызюдологических вопросов для реленяя задачи классификации моделай и методов прогнозирования. В общетеоретически плане выделены 7 структурных этапов прогностического процесса от постановки задач;!

прогноза, выбора к обоснования метода до принятия решения. Осуцвствлено формад:-!зованнов представление методов прогнозирования в виде иатрицз выбора яифра задачи с учетоу нескольких классификационных уровне^« Приведен пример пользования матрице*.

Показано, что условие* качественного прогноза при управлении социадьно-тохническпми системами является обоснованный выбор необходимых критериев прогнозировали при различных условиях (режимах) функционирования системы.

Приведено концептуальное обоснование необходимости создания обобщенного критария прогнозирования (ОНП) для использования в управлании слоетюш социально-техническими системами с несколькими организационными уровнями.

Разработанная классификация методов прогнозирования, дифференцируя методы в зависимости от цели прогноза, объекта прогнозирования. периода упреждения, требований управляемости и информационного обеспечения в сочетании е системой выбора метода с учетом задач управления, наделенных ресурсов и граничных условия использования транспортной системы- позволяет рекомендовать соответствупция метод.

Опишем это соображение формализованно. Цусть имеются методы'

каждая из Н методов ЦбМ будем оценивать по статическим аспектам нормализованными числами М-^, Под стати.чиэстьа здесь будем понимать неизменность характеристик (независимость от условий применения) на данной уровне разработки метода. Множество чисел образует "стгтичесфю"матрицу

М = К\|/|,

* ^

тогда 1-ц метод будет оцениваться статической характеристикой

и _.

aj фактор (аспект) будет характеризоваться величиной

1-1 + Будем считать создание нового метода М целесообразным,

а сам метод предпочтительным, если _

Если, например, взять три лвбис метода и , то может оказаться, что метода $ и Р таковы, что

р <е-К], "К У^

где

то метод будет предпочтительным в "статической смысле" по сравнении с методами £ и Р . Продолжая сравнение итеративно, в результате можно получить иетод, предпочтительный- по сравнению с подмножеством остальных методов.

Поведение сложной системы в различных Фазовых состояниях ее развития может быть оценено с помощью некоторого обобщенного

критерия. Нахождение обобщенного критерия дало бы огромное преимущество для управления системы.

Ыодель внутренней структуры системы неразрывно связана с моделью ее внесшей структуры и так хе, как модель внешней структуры, постоянно меняется во времени ввиду стохастячностн всей системы.

Если мотно выделать хотя бы часть локальных кр/.тгряза к внявить какую-либо функцию как переменную от них, то математическая модель внутренней структуры сложной системы могла бы выглядеть тек:

К- Г ({£> - 1

Так как в модели внешней структуры всегда существует связь элементов, расположенных.на J -« уровне, с элементами,расположенными на низлежащих уровнях ]+ к , то оценивать функционирование элементов уровня ^ без учета, функционирования взаимосвязанных с ним элементов уровней ] +к нельзя. Для того вводим общий критерий оценки функционирования элементов системы данного уровня, который будет являться интегральным критерием, агрегированным из множества объединенных локальных критериев данного ] -го уровня и всех низлежащих ^ +к уровней.

—

ГЛАВА П. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИ

УПРАВЛЕНИИ ОЕЖГАМИ СОЦИАЛЬНЫХ СЙСТШ

Сформирован типовой технологический контур управления, на основе метода функциональной интеграции задач оперативного управления ыногоуравневой CIC. Основной особенностью такой схемы является возможность объединения и формализованного представления различных по природе процессов функционирования СТС.

Обоснованна необходимость "масштабирования" процессов в СТС в рамках внутрисистемного времени с использованием аппарата теории подобия.

Сфорцулирована и доказана теорема о возможности существования СТС обобщенного времени это показателя по тицу критерия гоыохронности. Это позволяет использовать структурно-функциональный подход к моделированию динамических процессов в СТС.

К чисду актуальной задачи управления СТС относится разработка моделей прогнозирования. В данной главе предложена система прогнозных моделей, вюпочащая:

- модель прогнозирования технико-экономических показателей СТС с учетом динамики расходования ресурсов;

- составную двухступенчатую модель нормативно-целевого прогнозирования на основе реализации комбинированного использования метода ЫГУА (группового учета аргументов)и матричных моделей;

. Предложен специально разработанный агрегированный метод прогнозирования с использованием обобщенного критерия.

Структурно-ч$ункциональныя состав СТС может быть представлен в виде комплекса, состоящего из трех основных функциональных блока (моделей), реализующих частотную, аналитика-корреляционную и прогнозную модели подсистем СТС.

Такая систем моделей позволяет на примере транспортной С1С, релать следующие основные задачи:

- обоснованный выбор основных структурно-фнкциональных связей для принятия ргзсний по совершенствованию организационных структур, методов и средств управления объектами и процессами в СТС;

- выполнение внутрисистемного упорядочения и анализа информации с последующим использованием полученных результатов в различных функциональных блоках системы;

- имитацию исследовательских ситуация и натурных условий, осуществление которых затруднительно мл невозможно в реальных условиях;

- масштабирование процеосов СТС в рамках внутрисистемного времени; '

- выполнение частотного анализа аварийности и их последствия на технико-экономические показатели СТС;

- выполнение прогнозных расчетов по аварийности при различных внешних и внутренних воздействиях на систему и изменение условий функционирования СТС;

- организация единого интегрированного банка данных, обеспечивающего накопление, хранение и многократное использование данных, а также исключающего их дублирование.

— ю

Перечисленный состав задач предусматривает поэтапное их выполнение.

Первый этап предусматривает накопление информации об авариях и аварийных проигаестзиях е существующих условиях эксплуатации, выраженных в обобщенных показателях использования (ОПИ); выполнение частотного анализа аварийности и ее последствий. Таким образом система, используя вводимую информацию, позволяет построить частотно-классификационную модель аварийности:

I

где И . ... - частота, статистический аналог вероятностей

ку

аварии определенной классификации; IV«. - общее число аварий, хранимых в общем банке; N<1 число аварий определенного типа;

Д> - зона, формализующая условия дифференционального классификационного анализа; ^ ^О - зона эксплуатационных и региональных условий. Частотная модель позволяет:

- получить распределение аварий по типам транспортных средств (например, судам и плавсредствам);

- выявить факторы, оказывающие влияние на уровень аварийности и их весовые коэффициенты;

- вычислять итоговые показателе аварийности в зависимости о? объемов и колкчестга гвариЯно-госстановительиых ремонтов (в той числе в стоимостном Заражении).

- -и-

На 2;ором этапе происходит установление статистических зависимостей безаварийной эксплуатации судов и технических средств от условий, в которых она происходит, т.е. строится функциональная зависиыость уровня аварийности от функционально-технических факторов обеспечения технического уровня:

где УК - уровень аварийносхи;

факторы технического обеспечения;

Р - аналитический функцконгл, построение которого осуществляется методом регрессионного анализу.

Аналитико-корреляционные второго этапа модели аварийности служат исходной информацией для третьего этапа.

На третьем этапе система, используя показатели эксплуатации на основании установленных ка втором этапе зависимостей осуществляет прогноз, "респозновакие" общей картшы состояния С'ГС и выработки проектов решения я мероприятий, направленных на повылен/.е уровня безаварийной эксплуатации к повышения ТЭП СТС.

Принцип построения прогнозной модели заключается в определении отрезка инерционности 7А/ статистических моделей Г, } вычисленных для моментов времени И ър1*-

( -Ь,* ±2 * *

Функционал Р, , включается в отрезок ккорционностл ЭМ , т.е.рбЗИ , если выполняется условие

где товдество понимается в сшсле адекватности видов аналитических зависимостей.

-

Принцип функциональной интеграции исходит из представления всей системы управления СТС как некоторой иерархической структуры. Конструкция такой системы реализуется в виде элементов, которые находятся в определенной взаимосвязи и подчиненности и образует структуру уровней с соответствующими функциями управления. На каждом уровне решается свой круг задач, в результате чего кроме выработки управлявших воздействий, соответствующих рассматриваемому уровня иерархии (задачи самоуправления), вырабатывается управляющие воздействия на нижний уровень (задаад координации).

Под функциональной совместимостью понимается соответствие мезду основными функциями взаимодействующих автоматизируемых систем управления и комплексом решаемых ими задач.

О о&зем случае процессы интеграции особенно вахны при введении особых функций управлений СТС, связанных с эргатичес- . ними условиями функционирования системы. % • .

Будем считать, что в СТС оперативное управление реализовано как сложная системная совокупность различных замкнутых контуров управления и представляет собой многоуровневую систему, иерархия контура управления которой соответствует иерархии в структуре всей СТС.

Оперативное управление, как нижний уровень в системе управления решает задачу координации и регулирования между всеми взаимосвязанными частями управляемого процессов и участниками функционирования.

В целом методика описывается следующими соотношениями: И

£ > ' О)

И

-в-

£ Щ ; £ б ^ (3)

"ф* г* - &

где соотношение (I) опишут собственные цели структурного подразделения и критерии оценки деятельности подразделения системой верхнего уровня; соотношения (2) характеризуют связь структурного

подразделения с верхним уровнем и определяют область директивных / 9

требования Ъ ; соотношения (3), (4) описывают собственные возможности структурного подразделения и составляют область возможных производственных программ (допустимых решений)

Параметры 0°) , С? , ]= V

могут изменяться на величину а , л принадле-

жащие некоторой ограниченной области ?о , строящейся в процессе решения задачи на основе дополнительных технико-экономических возможностей данного структурного подразделения, не формализуемых к началу ее решения.

Основная цель предлагаемой процедуры состоит в обеспечении выполнимости директивных требований из области сформирован-

ной модели за счет изменения соответствующих параметров этой модели с учетом специфики конкретной задачи, т.е. в построении новой области допустимых решений Л; (в соответствии с первоначальной областью и область» Я© ), в которой будет существовать по крайне мере одна точка, удовлетворяющая директивным заданиям.

Анализ развития некоторых технических средств и технологий подтверждает! что существуют такие из них, которыа заметно, опережают общую эволюцию техник! и способов ее эксплуатации. Общеизвестны, например, опережающие темпы развития" ракетных систем атомных подводных лодок в сравнении с энергетическими системами. Подобное соотношение выступает как факур противоречия при функционировании технической и эргазеической составляющей в "человеко-машинной" или социально-технической системах. Это противоречие является одной из лричин

формирования отуазогнх (знгряймО ситузц;;?. лра эксплуатации

. технически средстз котзаблеЯ и подтверждается выполненным анализом причин взар:;?лости я погззанкол зночителькой доли (до 6055) аварий по вине, таи называемого "человеческого фактора". _________

Следовательно, возникает задачз поиска обобщенного временного критерия (по гиду критерия гоаохронности), которыЛ позволил бы масптабировэть динамические процессы СТС с разным функциональным внутрисистемный временем^ 0о ). Для этого

достаточно ввести координату состояния системы, имению смысл врем?:-:и, оставаегсся до наступления момента выхода на границу -состояния (скачха состояния). . .

Задача управления состоит в удержании состояния системы при УН4Х . Таким образом, представление единого внутрисистеы- ■ ного времени в веде обобщенного параметра создает возможность использования структушс-ф>т*щ«окального подхода к изучению дн-нг«л2ских процессов и моделирования СТС в виде структурно-функциональной системы (С4С), в которой можно выделить квазиодко-родные участи процессов функционирования (технологические процессы системы).

. Д^я решения задачи построения динамической модели нормативно-целевого прогнозирования используем комбинированный подход, обеспечлващий использование разработанных математических методов прогнозирования Исходными данными для прогнозирования значения показателя эксплуатационные расходы

• служит временной рад этого прказатоля и временные рады фактор- ных признаков.'

Исходя из результатов экономического анализа механизма

• формирования уровня расходов, для а клочен ия а модель было отобрано восемь факторов: дохода, всего -Ж ); расходы, всего-Й. ( ); объем перевозок - <3 (^); средняя грузоподъемность судна - ( Яу ); тоннаже-сутки в эксплуатации - Й^Т» ( );

• судо-сутки на стоянке (без грузовых операций) - ( СХ(, ); судно-сутки на стоянке, всего - ~ЬСт ( Хг); средняя дальность пробега -

I ( ).

Исходные временные ряды приведены в табл. , где значения уровней радов представлены приведенными к значен;® первого уровня, которое принято за I. При составлении временных рядов были учтены требования репрезентативности и однородности исходных данных. Статистическая база представлена значениями отобранных для включения в модель показателей за 13 лет, т.е. .cocto.it из 13 точек.

Прогнозное значение показателя определяется на 13-й иаг по статистической базе первых 12 точек, на 14-й шаг - по ста- • тистической базе первых 13 точек

В результате реализации первой ступени прогнозирования, в соответствии с изложенной методикой, из моделей, полученных методами экспоненциального сглаживания и линейного выравнивания, выбирается лучаая, т.е. обеспечивающая наибольшую точность прогноза.

-

При нормативно-целевом прогнозировании предполагается известны/ конечное состояние объекта прогноза, когда задаются конечные цели в процессе прогнозирования, определяются пути и средства их достижения. Предполагается, что в составе кавдой многоуровневой социально-техццчвекой системы необходимо наличие подсистемы прогнозирования (Ш), на которую возлагается определенные задачи в зависимости от назначения СГС. Например, для

транспортных СГС это будет прогнозирование ТЭП, технического состояния подвижных объектов, аварийности и др.

В общем случае, для достижения цели конструирования динамической модели нормативно-целевого прогнозирования, необходимо выделить основные этапы процесса. Такими этапами будут: информационное обеспечение, анализ объекта прогноза и его эволюционного (исторического) развития; обоснование и оценка метода прогнозирования; математическая формализация метода и его алгоритмизация; верификация и выбор наилучших

вариантов прогнозов, „

В результате такого подхода определяется

набор переменных будущей модели с разделением их на эндогенные (внутренние), связанные с результатом использования объектов и экзог.енные (внелние), связанные со входом на социальнуи состоящую СГС.

Для разработки динамической модели прогнозирования ТЭП в ходе выполненного исследования (см. гл.1) сформирована методологическая основа в виде: >

- формализованного представления классификационных признаков методов прогнозирования с помощью матрицы выбора шифра задачи^

- обоснованно концептуальное представление обобщенного времени СГС, для объединения управляющих воздействий на социальнуи и техническую составляющие системы.

Табеса к 1

Прогнозные значения показателя "Навигационные расхода" х их точность (первая ciyneai прогнозирования)

Шаг

Ьетод

ГФахтв-:

ноза \шТ ;

Мера точности прогноза _

ЦсшОка квад-;0'редкеайсолвт-

прсгыозаграт огзйгд ' :ная процеятная : (W£ h '.ошибка (-V^Pf)

I3-a 6,7386 ■

Эксвонся- постоянная шальное линейная сглагиванла кгадратгтая

1,2180 3,0368 6,462В

5,5206 3,7118 0,2758

2,5687 0,1849 0,0658

5,2400 2,3200 0,1955

Выделение тренда

линейный тренд

экспонекцн-а<и>ная кривая степенная кривая

5,9590 7,5045 4,7699

0,7755 0,6957 -0,7659 0,5689 1.9687 1,5704

0,3121 0,2073 0,6147

47,6600 23,9700 9,4200

23,3000 10,4300 23,5000

14-й 7,1204 ■

Экспонен- и°"°®на* шальное линейная сглаживание КЕадраТтная

1,2732 3,2516 7,3176

5,8472 2,9241 3,8688 . 0,2141 -0,1972 0,0640

7,1300 3,2013 0,1733

Выделение тренда

линеЬшЯ тренд

экспоненциальная кривая

степенная кривая

6.6754 8,6732 5,3855

0,4449 0,7129 -1,5528 0,5254 1,7348 1,0467

0,3194 0.1863 0,6887

46,8700 23,0700 9,0150

22,8700 10,0110 23,1700

Тавлжпа..2.

Статкстичзскпз показатели рядов распределения HccJiejajeiia параметров

Услов- Среднее Средасе : :коэ№- :Классгфиха-

ной ара}нети- ¡Дисперсия кгадргта- Асшматрик: Эксцесс: цяент :пня пара-

Гшрзкетр ooo-i- ческое ческое ; ;варгацаи;нетров

к;че-нио i 5с отклонение Sp fl?-S*e lEptScp': Vp ;

laDMauiioHHHo У з.кэг 4.8513 2,2026 3,4084 -1,7310 60,67? Рэзультатив-

расходы fj.exos 0,6163 1,1909 тй признак

[охеда. seen* X, 1,3223 0,420:3 o,64aa 0,09741 I.5312 33,75* Факторный

о,:?ээ 0,6163 1,1909 признак

-асгоды, всего I.9-.-5E 0,4863 0,0398 -2,0938 36,01* - " -

0.1:34 .0,6163 1,1909

йъеи персЕО'сг. Хз 1.2340 0,04289 0,2071 -0,0927 -1,6843 15,46* _ н —

:редкяя грузоподъ- ■К 1,1074 0.С043 0,06S2 -0,3125 -1,8924 6,25* __ и _

емность судла 0,0192 0,6163 1,1909

'оннаге-сутки з 1,1217 0,0275 0,1659 0,3745 -1,4463 13,63* - " -

1ксплуата1иаи - 0,0450 0,6163 1,1909

Ум-сутки без ггу 1,1203 11,0781, 0,2795 0,5^69 -1,3813 22,72*

\osux операций 0,07?5 0,6163 1,1909

)уло-сутг-и »а I,I50S 0,0281 0,Ic'7G 0,3414 -1,5769 14,56* - " -

iTOF.KKe, всег: X/ 0,0465 0,6163 1,1909

Средняя дрльнесть 0.9105 0,0099 0,0997 -0,1074 -0,4585 1,1909 10,83* - " -

[г/оОега судка 0,0277 0.6163

ГЛАВА Ш. РАСЧЕТНО-АНАЛИГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРШДДНЫХ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

В развитие предложенных моделей и методов прогнозирования в СТС показано решение прикладных задач и применение расчетного анализа для объектов и процессов функционирования транспортных СТС.

В формализованном виде определены графо-вреыенные характеристики, блок-схемь* и алгоритмы при использовании метода нормативно-целевого прогнозирования, обобщенного метода расчета технико-экономических показателей, технического состояния объектов/ И кадровых структур в СТС. Сформулированы комплекс задач и пути реализации в рамках автоматизируемых обучающих курсов для формирования навыков прогнозирования, принятия решений для предупреждения аварийности трансаортных объектов в СТС. Показана возможность учета "человеческого фактора" через кадровое обеспечение СЮ.

Приведены примеры оценки точности прогнозов.

Результаты вычислений прогнозных значений и мера их точности представлены в табл. 2. Графики эмпирических и теоретических (сгла*бкн»л к прогнозных) ачачзнхй показателя "Эксплуатационное расхода" приведена на рис.1. Анализ средних квадратов ошибок, приведенных в табл.3.2., позволяет внбрать в качестве наилучшей модели квадратичную модель экспоненциального сглаживания, которая и сбгслечиззат исходами даннымл вторую ступень прогнозирования.

Перченные на второй ступени прогнозирована мэдели имевт

\

такой вид:

Модель - I (13-й шаг прогноза)

\ -Ы, / Н1Ъ ^ + + ¡¡обо? Х7 .

- и -

Модель - П (14-Я шаг прогноза)

у --Я,бт + 0,16 О*} Хг + 5", 78« * 7871Х7 ;

Статистические характеристики моделей приведены в табл.3. . Как видао из табл.3. в окончательное уравнение включены три фактора, а именно: расхода, всего ( ), тоннаже-сутки в эксплуатации; ( ), судо-сутки на стоянка ( Анализ значения коэффициентов парной корреляции показывает, что между включенными в модель факторами, в том числе и включенными в окончательное уравнение, существует достаточно тесная связь.

Исходам «реиешшврка

11 И ш а 3 ,

Умвенъ'.Нааягацд-

;ошше Р"51 :расхош

: я

Обью :Срадша".Тояна1»-:С7го- :Стзо-перввсзох:груэо- '.сутки в 1С7ТКЖ иа:сутм-ва :доле»-:аксш7а-:сгояз1кв :стоянхв :»0СТ1 :тацп :веэ гр7-:ВСего :с7ява : ¡зоне . ""

Ср«аияя

дальзссть

ирссаг^

1

2

3

4

5

6 7 в Э

10

11

12

13

14

1.0000 1.1150 1,2985 1.2904 1.5742 1.Ш2 2,5316 3,6614 4,6289 .4,1847 4,6737 6,4998 6.7386 7.1201

1.0000 1.1624 1,1753 1,2944 1,6136 I.8100 1,9598 2.1203 2,2246 2,3407 2,4700 2,8399 2,9748

1,0000 1,;354 1,2141 1.2431 1,4890 .1,5717 1,8507 2,3112 2,6169 2,5114 2,5357 2.7501 2,9460

1,0X0 1,0667' 1,1336 1,1908 1,2105 .1,2607 1,3470 1,4145 . 1.4994 1,5003 1,5238 1,6060 1,6364

1,0000 1,0092 1,0236 1,0511 1,0709 1,0881 1,1258 1,1517 1,Г?38 1,1511 1.1899 1.1792 1.1752

1,0000 1,0523 1,0163 1,0823 1,0666 1,1915 1,2313 1,2741 1,2587 1,2487 1,4536 1,4641 1,4072

1,0000 0,9539 0,8959 0,9631 1,0120 1.2337 1,1203 1,2746 1,2539 1,3023 1,4831 1.4635 1,1939

1.0000 1,0061 0,9115 С.9790 0.9711 1.1403 1.1916 1,1919 1,1429 1,2066 1,3133 1,2876 1,1578

1,0000 0,9822 0.9184 1.0467 1.0960 0.9453 0,8301 0,8535 0.8578 0,7226 0,8494 0,9062 0,9287

Т а б д I ц а Л

Харыстерзстосж коилг

Сахторти, вршалл Среетм мадртп-ное отклоню» . - адфивит инохмтаеянса корредязя я Урагвенкв рвгреесяд

' *., Г1.*3, . -Г,. Г,, X,, X, 0.252 0,995 ч--9,«195е* 5,793« * »¿««ОХ, .5.7453(3:,

0.252 0,995 » О.«6О0ОГ, » ^7Л5' х7

0,252 0.995 • ¡¡•-}.еИ>е ' 5,'?Л/ =С, ♦ • аКОЯОХ, • 5.7/15 ( ОС,

Ъ.Ъ.*,, Г, 0.252 0,955 / «»-}'е«3в ♦ 5,79Л( X, ' >6,ко9охг .3.7/351 х,

0.331 0,990 у. - ¡г,аяп ♦ и,}9Я4е

1 0.331 0,990 </• -|2.«975 « К Х{

у (0 * 5.677 1* 0.75 ИI + 0.0345 ^

».17111

(¿Ш*Н.8767+0.150И

1 3 5 • 7 9 11 13 I 4 1 3 5 7 9 « 13 1 а 6

7.0

6.0 5.0 4.0 3.0 ?,Р 1.0 О

<шм

1 3 5 7 ^ 11 13 г в

Ряс.. Эмпирические и предсказанные значения показателя "Навигационные расходы":

а-методом экспоненциального сглаживания; <Г-методом ввдаления тренда я вкстралоляцяи со 12-ти точкам статистической базы; •в-методом выделения тренда в экстраполяции по 13-ти точкам статистической базы

С> )

, Комтеас зздач "Освоение методов прогнозирования на базе технических я программно-технологических средств, анализа и обработш информация, для пржятпя решений в ходе выполнения функциональных и служебных задач" предназначен для автоматизированного управления познавательной деятельность!) пользователей АЖ, протекающей в условиях коллективного обучения на групповых занятиях или.самостоятельной подготовки в режиме тренировки. Он позволяет:

а) совергаенствогать профессиональную подготовку пользователей по вопросам прогнозирования в ходе эксплуатации технических средств объектов СТС;

б) формировать навыки принятия решений при локализации аварийных и нестандартных ситуаций в СТС;

в) совершенствовать навыки управления техническими обслу-виванием и ремонтом технических средств при эксплуатации объектов СТС.

Комплекс дает возможность осуществлять профессиональнул подготогку "пользователей СТС" не по одному виду, его деятельности (операторской), а по всему комплексу приобретения и усовершенствования профессиональных качеств, в соответствии с нормативными требованиями.

Программная реализация модели осуществлена при создании алгоритмов учебного прогноза для целей формирования навыков оперативного управления по задачам технического обслуживания и ремонта (ТО?) объектов СТС.

Комплекс задгз представляет собой систему, работающую режиме диалога.

■ ЗДКДО&Ш Л ШФЫйШЦЛИ

1. В современных условиях развития научно-обоснованных моделей и методов прогнозирования, осуществляемое на основе прогнозирующей подсистемы в составе СТО, является активным средством повышения качества управления в социальных и социально-технических системах.

Применительно к предложенному структурно-функциональному составу СТО подсистема прогнозирования рассматривается как совокупность методов, алгоритмов, организационно-технического и информационного и кадрового обеспечения, связанных воедино функционально.

В работе предложен специально разработанный метод функциональней интеграции в задачах управления СТС, позволяющий осуществить координацию управленческих решений на различных уровнях. Теоретической опорой метода является доказанная теорема о возможности построения обобщенного временного критерия, позволяющего объединить и масштабировать динамические процессы СТС, для социальной (оргатической) и технической составляющих.

2. Для объективной оценки состава предпочтительных моделей и методов прогнозирования предложена классификационная структура, частично формализованная матричным способом. Показан пример пользования матрицей ,

Классификационная матрица дополнена специальным шифром особых методов прогнозирования, получивших название "учебных прогнозов" для формирования навыков принятия решений у ЛПР.

3. Система моделей и методов прогнозирования разработанная в рамках настоящего исследования вклвчает непосредственно "производственные" функциональные модели и модели учебных прогнозов.

-гъ-

•функциональные издали и иетода позволяв? реализовать задачи прогнозирования технико-экономических показателей (ТЭП) с учетом динамики расходования ресурсов при создании СГС с применением малозатратных новых технология.

Теоретически разработан и практически реализован составная метод нор«э*ягно-целевого прогнозирования применительно к за-

г

дача!! трансаортных систем, позволящих вшзАН-иГь расчотныл аналчч в?кяння уровня аварийности и технического состояния объ-ектоз кз технико-экономические показатели. Структура метода и

способа его иепбльзования представлены расширенной блок-схеиол

*

и расчетными примерами.

Ыоделя "учебных прогнозов" сформированы путем реаения задачи агрегации, формализованной применительно к треп типам учебных задач: формирования новыкоз принятия решений; как составной части процесса диагностирования и оценки технического состояния объектов СГС и как составной части процесса предупреждения и локализации аварий и техногенных катастроф.

Алгоритмическая структура учебных прогнозов реализована, в специальной АТС по подготовке пользователе.! объектов СГС.

4. Прикладные задачи прогнозирования и их ресчетно-анали-тическое обеспечение, достоверность и точность прогнозов реализованы на примерах, в том числе применительно к кадровому и информационному обеспечению в управлении СТС.

ОСНОВЯЫЕ ПОЛОШШ ДЯЯЕРГАЦИЛ ОТРИЕНЫ В СЛВДУЩИХ ПУШКЯДО:

1. Модели прогнозирования технико-экономических показателей сложных систем. СПб, ВНИИ, 1599 г., 1,8 п.л. '

2. Слабоформализуемне метода прогнозирования техногенных аварий. СПб, АБН, 1999 г., 1,4 п.л.

5. Метод нормативно-целевого прогнозирования для предупреждения аварийности объектов транспортных систем. Отчет по теме НИР "Арктур-б", раздел 2.1. СПб, ВИЛИ, 2СОО г., 24 с.

4. Повышение практической подготовки курсантов при формировании навыков прогнозирования, (в соавторстве с Н.А.Добастовьи)/

,тез.докл.межвуз.конференции ВНИИ. СПб.: ШИЛ, 1999 г., 2 с.

5. Модели развития и обнаружения технических аварий с учетом человеческого фактора./ тезисы докл.меадун.научно-техн. конференции "Экологические проблемы и безопасность". СПб Государственный тен.университет, СПб, 2000 г., 2 с."

6. Информационное обеспечение задач прогнозирования в управлении сложными системами / тезисы докл.межд.научно-техн. конференции "Информационные технологии в управлении" СПб. Госуд.техн.университет, СПб, 2000 г., 2 с.

Подписано в печать и свет 25 . 04 . 2000. Печать офсетная. Объем 1.0 п.л.

Формат 60x84/16 Тирах 100 экз.

ВВДЕНИЕ

ГЛАВА I. ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В УПРАВЛЕНИИ ОБЪЕКТАМИ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

1.1. Анализ классификационных признаков задач и методов прогнозирования.

1.2. Классификационная матрица прогнозирования.

1.3. Прогнозирование как функция управления.

1.4. Критерии принятия решений при прогнозировании. 1.4.1. Обобщенный критерий прогнозирования.

1.5. Выводы по главе.

ГЛАВА II. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИ

УПРАВЛЕНИИ ОБЪЕКТАМИ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

2.1. Структурно-функциональное описание социально-технической системы (СТС).

2.1.1. Метод функциональной интеграции в задачах управления СТС.

2.2. Модели прогнозирования технико-экономических показателей (ТЭП) СТС.

2.3. Составная модель нормативно-целевого прогнозирования СТС.

2.4. Агрегация методов прогнозирования для учебных целей.

2.4.1 Выводы по главе. %

ГЛАВА Ш. РАСЧЕТНО-АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

3.1. Расчетный анализ задач прогнозирования технико-экономических показателей.

3.2. Прикладные задачи оценки точности прогнозов. 3.2.1. Достоверность и точность прогнозирования технического состояния объектов СТС.

3.3. Алгоритмическая структура учебных прогнозов и характеристика комплекса задач АУК.

3.4. Прикладное обеспечение задач прогнозирования развития кадровых структур в СТС.

3.5. Блок-схема методики нормативно-целевого прогнозирования показателей СТС (на примере транспортной системы)

3.6. Выводы по главе.

Прогнозирование как составная часть процесса управления любыми системами, в том числе - социальными и социально-техническими, всегда имело важное значение.

В настоящее время необходимость научного предвидения в условиях складывающейся социально-экономической ситуации в стране, в ходе развития процессов реформирования всех отраслей хозяйственного механизма закономерно увеличивается. В новых условиях хозяйствования при развитии рыночных отношений существенного самофинансирования государственных предприятий, в том числе для объектов социально-технических систем (СТС), (например, транспортных), возрастает актуальность прогнозирования технико-экономических показателей СТС.

Процессы, протекающие в транспортных системах, в настоящее временя характеризуются как ростом масштаба, так и увеличением в последнее время определенной динамичности. [40]

Все это обуславливает необходимость проведения комплексного взаимосвязанного анализа и установления объективной оценки различных факторов на совершенствование системы управления социальными и социально-техническими системами через решение задач прогнозирования технико-экономических показателей, нормирования расходов, в том числе с учетом влияния "человеческого фактора", как социальной и эргатической составляющей транспортной системы на процессы принятия решений в условиях риска и неопределенности при работе по снижению аварийности транспортных объектов и локализации аварийных ситуаций.

С переходом от прогнозирования "поведения" единичного объекта к прогнозированию развития объектов, носящих характер более или менее сложных динамических систем, содержание методов существенно меняется: эти методы распространяются за пределы простых экстраполяций и приобретают комбинированный и обобщенный характер в опоре на принципы системного, функционально-структурного и др. современных подходов. Кроме того, возникает необходимость агрегирования (укрупнения) методов прогнозирования с учетом слабоформализуемых факторов, особенно субъективность факторов частного предпринимательства, определенной стихийности рынка промышленной продукции и функционирования транспорта.

Конкретные методы прогноза подразделяются на объективные, субъективные и системные. Объективные методы, как правило, базируются на наиболее точном, научном способе предвидения, т.е. на использовании экстраполяции и экономико-математического моделирования. Субъективные методы основываются на оценках специалистов. Системные методы создают картину будущего как определенной структуры отдельных элементов и одновременно моделируют взаимные связи этих элементов. К настоящему времени в теории прогностики известно более 100 различных методов прогнозирования, созданные различными научными школами и авторами. К их числу относятся школы академиков Глушкова В.М., Трапезникова В.А., Саркисяна С.А., Федоренко Н.П., теоретические и прикладные работы целой группы ученых, в числе которых труды профессоров Ивахненко А.Г., Лисичкина В.А., Евграфова В.Г., Кобзева В.В., Маркитантова Б.С., Чуева Ю.В. и др. [4,12,14,17, 35 др.]

Однако актуальность проблемы прогнозирования как составного элемента процессов управления и принятия решения в настоящее время возросла, так как, несмотря на наличие значительного числа методов, не всегда достаточно успешно решаются задачи прогнозов, особенно в условиях роста объема информации, ускорения темпов развития объектов и систем прогнозирования. Это в полной мере касается объектов и показателей функционирования транспортных систем. Недостаточно специально разработанных методов прогнозирования для предупреждения развития и локализации аварийных ситуаций и техногенных катастроф. Не решены полностью прикладные задачи агрегации методов прогнозирования для учебных целей при формировании навыков принятия решений для управленческого персонала.

Поэтому основной целью данного исследования является развитие методологии прогнозирования для совершенствования решения управленческих задач в ходе функционирования социально-технических систем, к числу которых отнесены транспортные системы.

Объектом исследования являются процессы управления и принятия решений в социальных системах. Предмет исследования - развитие методов прогнозирования как составного элемента процесса управления в социально-технических системах.

В соответствии с указанной целью в рамках диссертационной работы поставлены и решены следующие задачи: а) выполнено формализованное представление методов прогнозирования в виде матрицы выбора шифра задачи с учетом нескольких классификационных уровней; б) обоснован структурно-функциональный состав социально-технической системы применительно к транспортным объектам, в которой выделена подсистема прогнозирования; в) применительно к выделенной подсистеме прогнозирования предложены модели и методы, расширяющие функции подсистемы для различных уровней управления; г) сформированы теоретические принципы агрегации методов прогнозирования для учебных целей при формировании навыков принятия решений в ходе управления процессами технического обслуживания и ремонта объектов СТС; д) разработана алгоритмическая структура и доказано расчетно-аналитическое обоснование с решением некоторых прикладных примеров прогнозных оценок. Выполнена верификация (оценка точности) полученных результатов.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

1. Составная модель нормативно-целевого прогнозирования и ее методологическая основа (на примере транспортной СТС.").

2. Метод функциональной интеграции в задачах управления СТС.

Научная новизна полученных результатов, и в целом всего исследования, заключается в:

- проведении концептуального обоснования необходимости создания моделей и методов прогнозирования для использования в управлении СТС с несколькими организационными уровнями:

- представлении нового решения по выбору специальных методов учебного прогнозирования на базе обобщенных критериев; дополнении теоретических положений специальным расчетно-аналитическим обеспечением прикладных задач прогнозирования для социально-технических систем.

Практическую значимость работы составляют:

- система определенным образом взаимоувязанных моделей и методов прогнозирования технико-экономических показателей СТС и ее прикладное расчетно-аналитическое обеспечение;

- методика решения кадровых задач для совершенствования управления в социально-технических системах с применением моделей прогнозирования;

- обоснованный способ выбора метода прогнозирования для учебных целей при формировании навыков принятия решений при управлении процессами технического обслуживания и ремонта объектов СТС.

Научные и практические результаты диссертационной работы внедрены в практику проектирования информационно-обучающих комплексов, в методические рекомендации при разработке автоматизированных обучающих курсов, в руководящие разработки по деятельности специальных органов управления объектами транспортных систем.

Основные теоретические положения и результаты, практические рекомендации и выводы по работе докладывались и обсуждались в течение всего хода исследования на межвузовских научно-технических конференциях в 1998, 1999 и 2000 г.г. (г.Санкт-Петербург.ВВМИУ им.Дзержинского, ВМИИ), на У1 Международной конференции "Средства управления и информационные технологии" (С.П. Технический Университет, 2000 г.), и изложены в 3-х докладах, 2-х научно-технических отчетах, и в 4-х статьях и брошюрах.

Работа содержит 12/ стр. машинописного текста, 12 рисунков, 3 алгоритмические структуры в приложении.

3.7. Выводы по главе

1. В развитие предложенных моделей и методов прогнозирования в СТС показано решение прикладных задач и применение расчетного анализа для объектов и процессов функционирования транспортных СТС.

2. В формализованном виде определены графо-временные характеристики, блок-схемы и алгоритмы при использовании метода нормативно-целевого прогнозирования, обобщенного метода расчета технико-экономических показателей, технического состояния объектов и кадровых структур в СТС.

3. Сформулированы комплекс задач и пути реализации в рамках автоматизируемых обучающих курсов для формирования навыков прогнозирования, принятия решений для предупреждения аварийности транспортных объектов в СТС. Показана возможность учета "человеческого фактора" через кадровое обеспечение СТС. рис- 2>.3

- МБ1

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. В современных условиях развития научно-обоснованных моделей и методов прогнозирования, осуществляемое на основе прогнозирующей подсистемы в составе СТС, является активным средством повышения качества управления в социальных и социально-технических системах.

Применительно к предложенному структурно-функциональному составу СТС подсистема прогнозирования рассматривается как совокупность методов, алгоритмов, организационно-технического, информационного и кадрового обеспечения, связанных воедино функционально.

В работе предложен специально разработанный метод функциональной интеграции в задачах управления СТС, позволяющий осуществить координацию управленческих решений на различных уровнях. Теоретической опорой метода является доказанная теорема о возможности построения обобщенного временного критерия, позволяющего объединить и масштабировать динамические процессы СТС, для социальной (эргатической) и технической составляющих.

2. Для объективной оценки состава предпочтительных моделей и методов прогнозирования предложена классификационная структура, частично формализованная матричным способом. Показан пример пользования матрицей.

Классификационная матрица дополнена специальным шифром особых методов прогнозирования, получивших название "учебных прогнозов" для формирования навыков принятия решений у ЛПР.

3. Система моделей и методов прогнозирования разработан- ' пая в рамках настоящего исследования включает непосредственно "производственные" функциональные модели и модели учебных прогнозов.

-иг

Функциональные модели и методы позволяют реализовать задачи прогнозирования технико-экономических показателей (ТЭП) с учетом динамики расходования ресурсов при создании СТО с применением малозатратных новых технологий.

Теоретически разработан и практически реализован составной метод нормативно-целевого прогнозирования применительно к задачам транспортных систем, позволяющих выполнить расчетный анализ влияния уровня аварийности и технического состояния объектов на технико-экономические показатели. Структура метода и способы его использования представлены расширенной блок-схемой и расчетными примерами.

Модели "учебных прогнозов" сформированы путем решения задачи агрегации, формализованной применительно к трем типам учебных задач: формирования новиков принятия решений; как составной части процесса диагностирования и оценки технического состояния объектов СТС и как составной части процесса предупреждения и локализации аварий и техногенных катастроф.

Алгоритмическая структура учебных прогнозов реализована, в специальной автоматизированной тренажорной системе по подготовке пользователей объектов СТС.

4. Прикладные задачи прогнозирования и их расчетно-аналитическое обеспечение, достоверность и точность прогнозов реализованы на примерах, в том числе применительно к кадровому и информационному обеспечению в управлении СТС.

1. Анчиюкин А.И. Методологические проблемы народнохозяйственного прогнозирования. Экономика и математические методы. Т.1. вми.6 1973- 121 с.

2. Бестужев-Лада И.В. и др. Рабочая книга по прогнозированию. -М: Мысль, 1981.

3. Вентцель Е.С. Исследование операций (задачи, принципы, методология). -М: Наука, 1980 208 с.

4. Глушков В.М. О прогнозировании на основе экспертных оценок, АН УССР, Кибернетика № 2, 1969.

5. Гражданннков Е.Д. Прогностические модели социально-демографических процессов Новосибирск; Наука, 1974 г.

6. Гражданннков Е.Д. Методические вопросы социального прогнозирования.- АН СССР. Ст.отд., 1969 г.

7. Гаскаров Д.В. и др. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М: Сов.радио, 1974. 284 с.

8. Горбачев П.В. Модели прогнозирования технико-экономических показателей сложных систем, С.П., ВВМИИ, 1999. - 24 с.

9. Горбачев П.В. Слабоформализуемые методы прогнозирования техногенных аварий, С.П. ВВМИИ, 1999. - 19 с.

10. Горбачев В.А. Прогнозирование технического состояния паропроводных систем с использованием обобщенных критериев, -Л: ВВМИУ, 1998.

11. Горбачев П.В., Лобастов H.A. Формирование практических навыков курсантов, С.П. Материалы НТК, ВМИИ, 1999.- 11В

12. Евграфов В.Г. Информационно-управляющие человеко-машинные системы. Исследование, проектирование, испытание: М. Машиностроение, 1993.

13. Жичкин А.М. Прогнозирование в управлении производством электронной техники. М: Радио и связь, 1984. -120 с.

14. Кобзев В.В. Расчет и прогнозирование характеристик надежности комплексных систем управления технологическими процессами. М. Машиностроение, 1976. 102 с.

15. Лисичкин В.А. Теория и практика прогностики. (Методологические аспекты) М: Наука, 1999. - 233 с.

16. Мандрица В.М., Кроев В.Н. Прогнозирование перевозок грузов на автомобильном транспорте. М: Транспорт. - 1981. - 132 с.

17. Маркитантов Б.С. Техническая готовность сложных систем. Д: ВВМИУ. -1994 г. -146 с.

18. Михайлов В.Ф. и др. Прогнозирование эксплуатационных характеристик антенн с теплоизоляцией. СЯб: Судостроение, 1994. -304 с.

19. Ланибратец И. А. Управление качеством продукции морского транспорта.- М: Транспорт, 1984. 135 с.

20. Отраслевая система управления качеством продукции ММФ. Основные положения. Л: ЦНИИ МФ,1980. - 39 с.

21. ГОСТ. 15467-79 Управление качеством продукции. Контроль и испытание. Основные термины и определения.

22. Огоджанов Г.А. Сухов А.Н. Автоматизированная система управления по-дотросльв. М: Химия, 1986. - 146 с.

23. Модели и методы управления производством. Новосибирск: Наука, 1986.- 143 с.

24. Лычагин M.B. и др. Автоматизация технико-экономического планирования на малых предприятиях, в ст. Модели и методы управления. - Новосибирск: Наука, 1986. - с.45-50.

25. Малашинин И.И. Перегуда А.И. Расчет и оптимизация надежности системы аварийной защиты ядерных реакторов. М: Энергоатом-издат, 1985. -112 с.

26. Прогнозирование состояния технических систем О.В.Абрамов,

27. A.Н.Розенбаум. М: Наука, 1990. - 126 с.

28. Математическое моделирование экономических процессов на железнодорожном транспорте. (Под.ред. А.Б.Каплана). М: Транспорт, 1984. - 256 с.

29. Крушевскнй A.B. Справочник по экономико-математическим моделям и методам. К: Техника, 1982. - 208 с.

30. Научно-методические основы проблемы снижения аварийности кораблей.

31. B.АГорбачев. В сборнике трудов ВВМИУ. СПб: ВВМИУ, 1998. 268-272 с.

32. Моделирование процессов принятия решений в интегрированных системах управления: Сб.науч.тр. Киев: ИК АН УССР 1988. -83 с.

33. Информационные модели функционирования транспортных систем. Сб.научных трудов. Киев: ИК АН УССР, 1982. - 67 с.

34. Чуев В.В. Михайлов В.Б. Прогнозирование в военном деле. М: Воениздат, 1975.-279 с.

35. Ямпольский С.М. Лисичкин В.А. Прогнозирование научно-технического прогресса, М: Экономика, 1974. 207 с.

36. Чернявский С.Я. Системное прогнозирование ядерной энергетики, М: Наука, 1980. 179 с.

37. Теория прогнозирования и принятия решений (под.ред. Сорки-сянса С.А.), М: Высшая школа, 1977. 350 с.2.136. Ковалева JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики, М: Статистика, 1980.

38. Раппопорт Л.И. Ганкис Д.Т. Техническое обслуживание морских судов. М: Транспорт, 1972. 168 с.

39. Гранатуров В.М. Некрасов B.C. Организация, планирование и управление метрологическим обеспечением в отрасли связи. -М: Радио и связь, 1987. -184 с.

40. Прогнозирование и эффективность работы флота: Сб.науч.тр. -Л: Транспорт, 1985, 104 с (ЦНИИМФ).

41. Шашков В.В. Борисов Г.Н. Наука о транспорте и некоторые требования к образованию в современных условиях, (в сб. Опыт морских учебных заведений), вып. 1 (28), М: 1993. 15-21 с.

42. Курзенев В.А. Вероятность и статистика в управлении (с примерами и задачами. СПб: Изд-во Сев.Зап.академии государственной службы. 1998 -160 с.

43. Шишков В.И. Пиньковецкий В.У. Совершенствование системы "управления грузовыми автомобильными перевозками. М.Транспорт, 1979 96 с.

44. ВЗад исходных данных' —1 —*

45. Логический, экономический анализ, Выбор ¡рормы йВязи.1. N-13, = а2 (1-х)Nа 12

46. Расчет доВерительны* интервалов хл /г^Ч/2' 1' . ' V1. Верификация прогнозов1. Регистрация1. При емпраблл&ш&и * 'программы

47. ЕЬЫ&од на жран меню гтЪ темам »еурьц.8>ы&од на ¿крал лгеню7рХамг/мена