Индуктивные методы анализа и прогнозирования сложных экономических систем
Ивахненко А.Г.
(Международный центр информационных технологий и систем НАН и МОН Украины)
Ивахненко Г.А. (Национальный институт стратегических исследований
Методы индуктивного моделирования дают единственную возможность получения точной идентификации или прогноза различных сложных процессов в случае коротких или зашумлених исходных данных. В отличие от дедуктивных методов моделирования или нейронных сетей, в результате находятся явные математические модели, полученные за относительно небольшое время. Для плохо-обусловленных объектов с высоким уровнем помех лучшие результаты были получены с помощью алгоритма комплексирование аналогов. Нейронные сети МГУА с активными нейронами применяются для повышения точности многих алгоритмов моделирование сложных систем. Приведены примеры прогнозирования экономических систем по разным алгоритмам индуктивного моделирования.
Обсудить на форуме
| 
опубликовано: 4.11.06